CoProcessFunction
对于两条输入流，DataStream API提供了CoProcessFunction这样的low-level操作。CoProcessFunction提供了操作每一个输入流的方法: processElement1()和processElement2()。
类似于ProcessFunction，这两种方法都通过Context对象来调用。这个Context对象可以访问事件数据，定时器时间戳，TimerService，以及side outputs。CoProcessFunction也提供了onTimer()回调函数。下面的例子展示了如何使用CoProcessFunction来合并两条流。
实现低阶join通常遵循此套路：
1.为一个(或两个)输入创建一个状态对象。
2.当从输入源收到元素时，更新状态。
3.从另一个输入接收元素后，检索状态并生成连接的结果。
实例一
object SensorSwitch { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) val stream = env.addSource(new SensorSource).keyBy(r => r.id) val switches = env.fromElements(("sensor_2", 10 * 1000L)).keyBy(r => r._1) stream .connect(switches) .process(new SwitchProcess) .print() env.execute() } //第一条流元素类型 //第二条流元素类型 //输出流元素类型 class SwitchProcess extends CoProcessFunction[SensorReading, (String, Long), SensorReading] { lazy val forwardSwitch = getRuntimeContext.getState( new ValueStateDescriptor[Boolean]("switch", Types.of[Boolean]) ) override def processElement1(value: SensorReading, ctx: CoProcessFunction[SensorReading, (String, Long), SensorReading]#Context, out: Collector[SensorReading]): Unit = { if (forwardSwitch.value()) { out.collect(value) } } override def processElement2(value: (String, Long), ctx: CoProcessFunction[SensorReading, (String, Long), SensorReading]#Context, out: Collector[SensorReading]): Unit = { forwardSwitch.update(true) ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(ctx.timerService().currentProcessingTime() + value._2) } override def onTimer(timestamp: Long, ctx: CoProcessFunction[SensorReading, (String, Long), SensorReading]#OnTimerContext, out: Collector[SensorReading]): Unit = { forwardSwitch.clear() } } }
实例二
业务需求：
根据id将两个流中的数据匹配在一起组合成新的流数据，默认两个流的最大延迟时间为60s。超过60s还未匹配成功，意味着当前只有一个流来临，则任务流信息异常，需要将数据侧流输出。
思路：
先将两个流keyBy()，再connect，然后调用CoProcessFunction函数，在里面处理流1和流2，再设置一个60s的定时器，如果60s内另一个流没来，则把达到的流侧输出
直接上代码：
// 流1 要先按照id分组 DataStreamSource<String> sourceStream1 = env.addSource(consumer); KeyedStream<String, Tuple> stream1 = sourceStream1.keyBy(1); // 流2 要先按照id分组 DataStreamSource<String> sourceStream2 = env.addSource(consumer); KeyedStream<String, Tuple> stream2 = sourceStream1.keyBy(1); // 定义两个侧切流的outputTag OutputTag<String> outputTag1 = new OutputTag<>("stream1"); OutputTag<String> outputTag2 = new OutputTag<>("stream2");
做双流connect
stream1.connect(stream2).process(new CoProcessFunction<String, String, Tuple2<String, String>>() { // 流1的状态 ValueState<String> state1; // 流2的状态 ValueState<String> state2; // 定义一个用于删除定时器的状态 ValueState<Long> timeState; @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); // 初始化状态 state1 = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("state1", String.class)); state2 = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("state2", String.class)); timeState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("timeState", Long.class)); } // 流1的处理逻辑 @Override public void processElement1(String value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, String>> out) throws Exception { String value2 = state2.value(); // 流2不为空表示流2先来了，直接将两个流拼接发到下游 if (value2 != null) { out.collect(Tuple2.of(value, value2)); // 清空流2对用的state信息 state2.clear(); // 流2来了就可以删除定时器了，并把定时器的状态清除 ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(timeState.value()); timeState.clear(); } else { // 流2还没来，将流1放入state1中， state1.update(value); // 并注册一个1分钟的定时器，流1中的 eventTime + 60s long time = 1111L + 60000; timeState.update(time); ctx.timerService().registerEventTimeTimer(time); } } // 流2的处理逻辑与流1的处理逻辑类似 @Override public void processElement2(String value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, String>> out) throws Exception { String value1 = state1.value(); if (value1 != null) { out.collect(Tuple2.of(value1, value)); state1.clear(); ctx.timerService().deleteEventTimeTimer(timeState.value()); timeState.clear(); } else { state2.update(value); long time = 1111L + 60000; timeState.update(time); ctx.timerService().registerEventTimeTimer(time); } } @Override public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<Tuple2<String, String>> out) throws Exception { super.onTimer(timestamp, ctx, out); // 定时器触发了，即1分钟内没有收到两个流 // 流1不为空，则将流1侧切输出 if (state1.value() != null) { ctx.output(outputTag1, state1.value()); } // 流2不为空，则将流2侧切输出 if (state2.value() != null) { ctx.output(outputTag2, state2.value()); } state1.clear(); state2.clear(); } });
注意：整体的逻辑思路是：
流1先来，先把流1保存进流1的状态；
流2先来，先把流2保存进流2的状态
再注册一个60s的定时器，如果60s内流2来了，则把两个流连接发送下游；如果60内流2没有来，则把流1数据测流输出
流2的处理逻辑也是这样。
另外再加一个定时器的状态，用于清除定时器，因为60s内如果另一个流数据来的话，此时已经不需要定时器了，及时删除定时器。所以这里用了一个状态标志定时器。
ps：关于定时器再多说两句：
定时器可以对处理时间和事件时间的变化做一些处理。每次调用 processElement() 都可以获得一个 Context 对象，通过该对象可以访问元素的事件时间戳以及 TimerService。TimerService 可以为尚未发生的事件时间/处理时间实例注册回调。当定时器到达某个时刻时，会调用 onTimer() 方法。
如果是KeyedStream ，可以使用KeyedProcessFunction函数，它是ProcessFunction 的一个扩展。
需要注意的一点就是：Timer 只能在 KeyedStream 中使用
在同一个时间戳上最多有一个定时器。如果为同一时间戳注册了多个定时器，则只会调用一次 onTimer（） 方法。Flink 会同步调用 onTimer() 和 processElement() 方法，因此不必担心状态的并发修改问题。
定时器具有容错能力，并且会与应用程序的状态一起进行 Checkpoint，如果发生故障重启会从 Checkpoint／Savepoint 中恢复定时器的状态。如果有处理时间定时器原本是要在恢复起来的那个时间之前触发的，那么在恢复的那一刻会立即触发该定时器。