Apache Flink：使用filter（）或split（）拆分流？

Question

我有一个来自Kafka数据流，它对MyModel中的一个字段有2个可能的值。MyModel是一个pojo,具有从Kafka的消息解析的特定于领域的字段。

DataStream<MyModel> stream = env.addSource(myKafkaConsumer);

stream
        .filter(<MyModel.a == a1>)
        .keyBy()
        .window()
        .apply()
        .addSink()

stream
        .filter(<MyModel.a == a2>)
        .keyBy()
        .window()
        .apply()
        .addSink()

SplitStream<MyModel> split = stream.split(…)
    split
        .select(<MyModel.a == a1>)
        …
        .addSink()

    split
        .select<MyModel.a == a2>()
        …
        .addSink()

Answer 1

这两种方法的行为基本相同。在内部，split()运算符派生流并应用筛选器。

还有第三种选择，侧输出。边输出可能有一些好处，例如不同的输出数据类型。此外，对于侧输出，滤波器条件只评估一次。