Flink DataStream之使用filter实现分流

• 新建类

package test01;

import org.apache.flink.api.common.JobExecutionResult;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class SplitStreamByFilter {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment executionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(new Configuration());
        //设置并行度
        executionEnvironment.setParallelism(1);
        //监听数据端口
        DataStreamSource dataSource = executionEnvironment.socketTextStream("localhost", 9999);
        //使用filter对数据进行分流，这里测试如果是以H开头的分为一个流，以M开头的分为一个流。缺点是每条数据都会执行一下各个filter
        SingleOutputStreamOperator hWord = dataSource.filter(value -> value.startsWith("H"));
        SingleOutputStreamOperator mWord = dataSource.filter(value -> value.startsWith("M"));
        //打印分流，这里print可以使用ctrl+p看到print有个参数，这样就可以在打印时在开头位置加上一些信息。
        hWord.print("以H开头：");
        mWord.print("以M开头：");

        executionEnvironment.execute();


    }
}

• 启动netcat和程序

 可以看到输入的"World"由于不满足两个filter中的任何一个，所以数据被舍弃。"Monday"和"Hello"分别打印在两个不同的流中。