这篇文章主要介绍“Flink Connect怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Flink Connect怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Flink Connect怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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Connect算子：功能与union类似，将两个流（union支持两个或以上）合并为一个流，但区别在于connect不要求数据类型一致
示例环境
java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1
示例数据源 （项目码云下载）
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
Connect.java
import com.flink.examples.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* @Description Connect算子：功能与union类似，将两个流（union支持两个或以上）合并为一个流，但区别在于connect不要求数据类型一致
*/
public class Connect {
/**
* 将两个不区分数据类型的数据流合并成一个数据流，并打印
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
//dataStream 1
DataStream> dataStream1 = env.fromCollection(tuple3List);
//dataStream 2
DataStream> dataStream2 = env.fromCollection(Arrays.asList(
new Tuple3<>("医生", "上海", 2),
new Tuple3<>("老师", "北京", 4),
new Tuple3<>("工人", "广州", 9)
));
//合关两个数据流
DataStream> dataStream = dataStream1.connect(dataStream2)
.map(new CoMapFunction, Tuple3, Tuple4>() {
//表示dataStream1的流输入
@Override
public Tuple4 map1(Tuple3 value) throws Exception {
return Tuple4.of(value.f0, value.f1, value.f2, "用户");
}
//表示dataStream2的流输入
@Override
public Tuple4 map2(Tuple3 value) throws Exception {
return Tuple4.of(value.f0, value.f1, value.f2, "职业");
}
});
//打印
dataStream.print();
env.execute("flink Split job");
}
} 打印结果
(张三,man,20,用户)(李四,girl,24,用户)(王五,man,29,用户)(刘六,girl,32,用户)(伍七,girl,18,用户)(吴八,man,30,用户)(医生,上海,2,职业)(老师,北京,4,职业)(工人,广州,9,职业)
到此，关于“Flink Connect怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！