这是接上文的flink之Datastream1，文章链接 https://cloud.tencent.com/developer/article/2428018?shareByChannel=link
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三、自定义UDF（user-defined function）函数
用户自定义函数（user-defined function，UDF），即用户可以根据自身需求，重新实现算子的逻辑。
用户自定义函数分为：函数类、匿名函数、富函数类（富函数这个后续会用到很多，涉及状态的保存以及更改需要操控open和close函数）。
1、函数类（Function Classes）
Flink暴露了所有UDF函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，例如MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction等。所以用户可以自定义一个函数类，实现对应的接口。
因此之前写过实现MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction的自定义函数，且此类函数用处不大，这里不过多赘述。
2、匿名函数
flink的这个函数只能在某个算子里面实现， 比如之前keyBy算子，如下
代码语言：javascript复制KeyedStream<WaterSensor, String> keyedStream = stream.keyBy(e -> e.id);就使用了匿名函数类，此函数类优点是能简化函数的编写方式，但是缺点也很明显，只能使用一次。
3、富函数类
此函数的作用效果含括了函数类，如果是实现同一个接口，富函数接口在普通函数接口上多增加了一些抽象函数的定义，比如最常用的open、close函数，因此重点介绍。
富函数类”也是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有的Flink函数类都有其Rich版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如：RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction等。
与常规函数类的不同主要在于，富函数类可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。
Rich Function有生命周期的概念。典型的生命周期方法有：
· open()方法，是Rich Function的初始化方法，也就是会开启一个算子的生命周期。当一个算子的实际工作方法例如map()或者filter()方法被调用之前，open()会首先被调用。
· close()方法，是生命周期中的最后一个调用的方法，类似于结束方法。一般用来做一些清理工作。
需要注意的是，这里的生命周期方法，对于一个并行子任务来说只会调用一次；而对应的，实际工作方法，例如RichMapFunction中的map()，在每条数据到来后都会触发一次调用（重点理解这句话！！！！）。
比如之前写过的mapFunction
代码语言：javascript复制public class WaterSensorMapFunction implements MapFunction<String, WaterSensor> {
@Override
public WaterSensor map(String s) throws Exception {
String[] datas = s.split(",");
return new WaterSensor(datas[0],Long.valueOf(datas[1]),Integer.valueOf(datas[2]));
}
}变成RIchMapFunction只需要
1、在实现的mapFunction接口名字改成RichMapFunction接口
2、按Alt Enter键自动导包
3、按Ctrl O 选择 生成open方法和close方法
如下
代码语言：javascript复制public class WaterSensorMapFunction extends RichMapFunction<String, WaterSensor> {
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
}
@Override
public WaterSensor map(String s) throws Exception {
String[] datas = s.split(",");
return new WaterSensor(datas[0],Long.valueOf(datas[1]),Integer.valueOf(datas[2]));
}
}四、物理分区算子
分区算子只介绍广播
1、广播 broadcast
这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份（从当前分区，往每个分区发一份重复的数据），可能进行重复处理。可以通过调用DataStream的broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。
代码：
代码语言：javascript复制stream.broadcast()五、分流
1、分流
所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，定义一些筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。
案例需求：读取一个整数数字流，将数据流划分为奇数流和偶数流。
代码语言：javascript复制public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
SingleOutputStreamOperator<Integer> ds = env.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(Integer::valueOf);
//将ds 分为两个流 ，一个是奇数流，一个是偶数流
//使用filter 过滤两次
SingleOutputStreamOperator<Integer> ds1 = ds.filter(x -> x % 2 == 0);
SingleOutputStreamOperator<Integer> ds2 = ds.filter(x -> x % 2 == 1);
ds1.print("偶数");
ds2.print("奇数");
env.execute();
}这种实现非常简单，但代码显得有些冗余——我们的处理逻辑对拆分出的三条流其实是一样的，却重复写了三次。而且这段代码背后的含义，是将原始数据流stream复制三份，然后对每一份分别做筛选；这明显是不够高效的。我们自然想到，能不能不用复制流，直接用一个算子就把它们都拆分开呢？
2、测流
只需要调用上下文ctx的.output()方法，就可以输出任意类型的数据了。而侧输出流的标记和提取，都离不开一个“输出标签”（OutputTag），指定了侧输出流的id和类型。
代码语言：javascript复制public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> ds = env.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
OutputTag<WaterSensor> s1 = new OutputTag<>("s1", Types.POJO(WaterSensor.class)){};
OutputTag<WaterSensor> s2 = new OutputTag<>("s2", Types.POJO(WaterSensor.class)){};
//返回的都是主流
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> ds1 = ds.process(new ProcessFunction<WaterSensor, WaterSensor>()
{
@Override
public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector<WaterSensor> out) throws Exception {
//将同一份数据进行需求进行处理，即可完成分流的操作，无需复制多份
if ("s1".equals(value.getId())) {
ctx.output(s1, value);
} else if ("s2".equals(value.getId())) {
ctx.output(s2, value);
} else {
//主流
out.collect(value);
}
}
});
ds1.print("主流，非s1,s2的传感器");
//获取侧输出流
SideOutputDataStream<WaterSensor> s1DS = ds1.getSideOutput(s1);
SideOutputDataStream<WaterSensor> s2DS = ds1.getSideOutput(s2);
//打上标识，方便辨识
s1DS.printToErr("s1");
s2DS.printToErr("s2");
env.execute();
}六、合流
这里先不写，因为我用到的地方不多，待我用到再来总结
