结论
同一个sourceStream可以进行多个处理输出多个sink
每次算子操作都会产生新的对象,对之前的DataStream不会影响
// 创建数据流
DataStream<TaskNodeInstance> sourceStream = StreamCommon.getKafkaSourceStream(parameters, env);
// 对消息进行过滤
DataStream<TaskNodeInstance> filterStream = sourceStream
.filter(new NotNullFilter())
.filter(new BasicFilter());
// 业务1.失败响应码统计
filterStream.filter(new RespCodeFilter())
.flatMap(new RespCodeCountMap())
.keyBy("taskId")
.timeWindow(Time.seconds(10))
.reduce(new RespCodeCountReduce(), new RespCodeCountWindowFunction())
.addSink(new RespCodeStatSink(parameters)).name("RespCodeStatSink:" + profile);
// 业务2.智能推荐位结果统计
filterStream.filter(new RecommendFilter())
.map(new RecommendCountMap())
.keyBy("taskId")
.timeWindow(Time.seconds(10))
.reduce(new RecommendCountReduce(), new RecommendCountWindow())
.addSink(new RecommendSink(parameters)).name("RecommendCountSink:" + profile)
;
参考:https://blog.csdn.net/qq_44112474/article/details/122717134
原文地址:http://www.cnblogs.com/xiaoyu-jane/p/16828766.html
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