本文主要是介绍如何使用 Side Output 来分流?，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
通常，在 Kafka 的 topic 中会有很多数据，这些数据虽然结构是一致的，但是类型可能不一致，举个例子：Kafka 中的监控数据有很多种：机器、容器、应用、中间件等，如果要对这些数据分别处理，就需要对这些数据流进行一个拆分，那么在 Flink 中该怎么完成这需求呢，有如下这些方法。
使用 Filter 分流
使用 filter 算子根据数据的字段进行过滤分成机器、容器、应用、中间件等。伪代码如下：
DataStreamSource<MetricEvent> data = KafkaConfigUtil.buildSource(env); //从 Kafka 获取到所有的数据流
SingleOutputStreamOperator<MetricEvent> machineData = data.filter(m -> "machine".equals(m.getTags().get("type"))); //过滤出机器的数据
SingleOutputStreamOperator<MetricEvent> dockerData = data.filter(m -> "docker".equals(m.getTags().get("type"))); //过滤出容器的数据
SingleOutputStreamOperator<MetricEvent> applicationData = data.filter(m -> "application".equals(m.getTags().get("type"))); //过滤出应用的数据
SingleOutputStreamOperator<MetricEvent> middlewareData = data.filter(m -> "middleware&#这篇关于如何使用 Side Output 来分流?的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
