Flink根据另一个流确定性地过滤流数据

在Flink中，可以使用coFlatMap函数来根据另一个流确定性地过滤流数据。下面是一个使用Java API编写的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.CoFlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FilterByAnotherStreamExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建第一个流
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream1 = env.fromElements(
                new Tuple2<>("A", 1),
                new Tuple2<>("B", 2),
                new Tuple2<>("C", 3)
        );

        // 创建第二个流
        DataStream<String> stream2 = env.fromElements("A", "C");

        // 将两个流连接起来
        ConnectedStreams<Tuple2<String, Integer>, String> connectedStreams = stream1.connect(stream2);

        // 使用coFlatMap函数根据第二个流过滤第一个流的数据
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> filteredStream = connectedStreams
                .flatMap(new FilterByAnotherStreamFunction());

        filteredStream.print();

        env.execute("FilterByAnotherStreamExample");
    }

    public static class FilterByAnotherStreamFunction implements CoFlatMapFunction<Tuple2<String, Integer>, String, Tuple2<String, Integer>> {
        private boolean[] filterFlag = new boolean[1];

        @Override
        public void flatMap1(Tuple2<String, Integer> value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
            // 根据第二个流的数据判断是否过滤第一个流的数据
            if (filterFlag[0]) {
                out.collect(value);
            }
        }

        @Override
        public void flatMap2(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
            // 更新过滤标志位
            filterFlag[0] = true;
        }
    }
}

以上代码中，我们首先创建了两个流stream1和stream2，分别包含元组(String, Integer)和String类型的数据。然后，我们使用connect函数将这两个流连接起来得到connectedStreams。

接下来，我们定义了一个FilterByAnotherStreamFunction函数实现了CoFlatMapFunction接口，它包含了两个flatMap方法。flatMap1方法中，我们根据第二个流的数据判断是否过滤第一个流的数据，并通过out.collect方法将满足条件的数据发送到下游。flatMap2方法中，我们更新过滤标志位，表示要过滤第一个流的数据。

最后，我们使用connectedStreams.flatMap将FilterByAnotherStreamFunction应用到连接的流上，得到最终的过滤结果流filteredStream。最后，我们输出filteredStream中的数据并执行Flink作业。

请注意，filterFlag变量使用了boolean[]类型，是为了在flatMap1方法中能够修改filterFlag的值，因为在Flink的函数中，变量是不可修改的。