Question

我有一个用于Flink的用例，我需要从文件中读取信息，存储每一行，然后使用此状态过滤另一个流。

我现在使用connect运算符和RichCoFlatMapFunction完成所有这些操作，但感觉过于复杂。另外，我担心flatMap2可以在从文件加载所有状态之前开始执行：

fileStream
    .connect(partRecordStream.keyBy((KeySelector<PartRecord, String>) partRecord -> partRecord.getPartId()))
    .keyBy((KeySelector<String, String>) partId -> partId, (KeySelector<PartRecord, String>) partRecord -> partRecord.getPartId())
    .flatMap(new RichCoFlatMapFunction<String, PartRecord, PartRecord>() {
        private transient ValueState<String> storedPartId;
        @Override
        public void flatMap1(String partId, Collector<PartRecord> out) throws Exception {
            // store state
            storedPartId.update(partId);
        }

        @Override
        public void flatMap2(PartRecord record, Collector<PartRecord> out) throws Exception {
            if (record.getPartId().equals(storedPartId.value())) {
                out.collect(record);
            } else {
                // do nothing
            }
        }

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            ValueStateDescriptor<String> descriptor =
                    new ValueStateDescriptor<>(
                            "partId", // the state name
                            TypeInformation.of(new TypeHint<String>() {}),
                            null);
            storedPartId = getRuntimeContext().getState(descriptor);
        }
    });

有没有更好的方法（从Flink 1.1.3开始）来实现这种加载状态模式，然后在后续流中使用它？

Answer 1

您对CoFlatMapFunction的疑虑是正确的。调用flatMap1和flatMap2的顺序无法控制，并且取决于数据到达的顺序。因此，在flatMap2读取所有数据之前，可能会调用flatMap1。

Flink 1.1.3在开始处理流之前读取所有数据的唯一方法是使用open()的{{1}}方法中的数据，即你必须手动读取和解析文件。

这基本上是广播加入策略，即运营商的每个并行实例都会这样做。缺点是将复制文件的数据。好处是你不必改变“主”流（不需要使用RichFlatMapFunction）。

Flink：如何在另一个流中存储状态和使用？

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