要求：將小於32℃輸入到側輸入流，大於32℃輸入到主流
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.timecharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.processfunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.boundedoutofordernesstimestampextractor
import org.apache.flink.streaming.api.scala.
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.time
import org.apache.flink.util.collector
//感測器讀書樣列類
case
class
sensorreading
(id :string,timestamp:long,temperature:double)
object sideoutput ).
assigntimestampsandwatermarks
(new
boundedoutofordernesstimestampextractor
[sensorreading]
(time.
seconds(1
))) val processedstream = datastream
.process
(new
freezingalert()
) processedstream.
print
("processed data"
) processedstream.
getsideoutput
(new
outputtag
[string]
("freezing alert"))
.print
("alter data"
) env.
execute
("test")}
}//冰點報警，如果小於32f，輸出報警資訊到測輸出流
Flink側輸出流（Side Output）
需求 如果溫度值小於32f，就將報警資訊輸出到側輸出流中 package com.run.wc import org.apache.flink.streaming.api.scala.import org.apache.flink.api.scala.import org.apache.flink....
flink的側輸出流
在 flink 處理資料流時，我們經常會遇到這樣的情況 在處理乙個資料來源時，往往需要將該源中的不同型別的資料做分割處理，如果使用 filter 運算元對資料來源進行篩選分割的話，勢必會造成資料流的多次複製，造成不必要的效能浪費 flink 中的側輸出就是將資料流進行分割，而不對流進行複製的一種分流...
Flink 側輸出流 SideOutput
大部分的 datastream api 的運算元的輸出是單一輸出，也就是某種資料型別的流。除了 split 運算元，可以將一條流分成多條流，這些流的資料型別也都相同。processfunction 的 side outputs 功能可以產生多條流，並且這些流的資料型別可以不一樣。乙個 sideout...