Flink利用process算子进行分流操作

需求

kafka中存有从metricbeat收集的各种数据系统指标数据存到同一个topic中，但是各种指标数据不尽相同，这时候需要将相同结构的数据收集到一起分开处理，就用到了Flink的分流操作。

依赖

主要有flink、kafka和解析json的依赖。

    org.apache.flink
    flink-streaming-scala_2.11
    1.11.1



    org.apache.flink
    flink-clients_2.11
    1.11.1



    org.apache.flink
    flink-connector-kafka-0.10_2.11
    1.11.1



    com.alibaba
    fastjson
    1.2.62
    compile

代码

object KafkaDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //得道kafka数据源，addKafkaSource是自己写的函数
    val kafkaDS = addKafkaSource(env, "kafka-flink")
    //使用ProcessFunction进行分流操作
    val splitedDS = kafkaDS.map(JSON.parseObject(_))
      .process(new ProcessFunction[JSONObject, JSONObject] {
        override def processElement(obj: JSONObject, context: ProcessFunction[JSONObject, JSONObject]#Context, collector: Collector[JSONObject]): Unit = {
          //首先需要判断存在才能去解析
          if(obj.containsKey("process") && obj.getJSONObject("process").containsKey("name")) {
          	//使用模式匹配进行操作，下面有idea/Google Chrome H/Mac OS X/metricbeat等多个服务，这里解析到的被放到了侧输出流
            obj.getJSONObject("process").getString("name") match {
              //注意OutputTag对象是有泛型的
              case "idea" => context.output(new OutputTag[JSONObject]("idea"), obj)
              case "Google Chrome H" => context.output(new OutputTag[JSONObject]("Google Chrome H"), obj)
              case "Mac OS X" => context.output(new OutputTag[JSONObject]("Mac OS X"), obj)
              case "metricbeat" => context.output(new OutputTag[JSONObject]("metricbeat"), obj)
              case "JavaApplication" => context.output(new OutputTag[JSONObject]("JavaApplication"), obj)
              case _ => collector.collect(obj)
            }
          } else {
          	//解析不到的被放到了主输出流
            context.output(new OutputTag[JSON]("unknown"),obj)
          }
        }
      })
      //主输出流可以直接print
//    splitedDS.print()
	//侧输出流需要使用getSideOutput获取
    splitedDS.getSideOutput(new OutputTag[JSONObject]("unknown"))
      .print()
    env.execute("process function demo")
  }

}

总结

process function的功能当然还有很多，是flink中非常强大的函数。

侧输出流的功能想了一下Spark是不是没办法实现呢？如果有大佬想到了使用Spark实现的方式记得留言呀。