Flink中OutPutTag怎么转DataStreamSource

在Flink中，OutPutTag是用来标记侧输出流的。如果要将一个OutPutTag转为DataStreamSource，可以使用`getSideOutput(OutputTag)`方法，这个方法会返回一个对应的侧输出流DataStreamSource。

示例代码如下：

// 创建OutputTag
OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("mySideOutput"){};
// 发送数据到侧输出流
mainDataStream.getSideOutput(outputTag).print();

这里假设`mainDataStream`是一个主数据流，我们可以使用`getSideOutput`方法获取到标记为`mySideOutput`的侧输出流，并将其转为DataStreamSource，然后使用`print`方法输出流中的数据。

相关问题

flink的OutPutTag如何保存一个类的泛型

在 Flink 中使用 OutPutTag 时，需要注意一下几点：

1. OutPutTag 可以用来标记一个流中的某些元素，这些元素可以被发送到另外一个流中；
2. 使用 OutPutTag 时需要指定一个类型参数，表示标记的类型；
3. 在 Flink 中，OutPutTag 的类型参数必须是一个具体的类型，不能是一个泛型类型。

因此，如果想要在 OutPutTag 中保存一个类的泛型，可以使用 Java 的通配符类型来实现。例如：

public class MyOutputTag<T> extends OutputTag<MyClass<? extends T>> {}

这里的 `MyClass` 是一个包含泛型的类，`? extends T` 表示这个泛型类型的上界是 T。这样定义之后，就可以使用 `MyOutputTag` 来标记一个流中的元素，并且这些元素的类型可以是任意类型，只要是 `MyClass` 的子类即可。

3、在node1主机上的10000端口不断有数据流入（单个数字），请完成如下功能： （1）从node1主机上的10000端口读入数据到Flink中。 （2）使用outPutTag和process 对流中的数据按照奇数和偶数拆分。 flink代码

好的，根据您的要求，我可以为您提供如下 Flink 代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SocketTextStreamFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SocketTextStreamFunction.SocketTextStreamFunctionFactory;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SocketTextStreamFunction.SocketTextStreamFunctionProvider;
import org.apache.flink.streaming.api.scala.OutputTag;
import org.apache.flink.util.Collector;

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

        // 从node1主机上的10000端口读入数据到Flink中
        DataStream<String> input = env.addSource(new SocketTextStreamFunction("node1", 10000, "\n", 3));

        // 使用outPutTag和process 对流中的数据按照奇数和偶数拆分
        OutputTag<Integer> oddTag = new OutputTag<Integer>("odd"){};
        OutputTag<Integer> evenTag = new OutputTag<Integer>("even"){};

        DataStream<Integer> numbers = input
                .map(new MapFunction<String, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer map(String value) throws Exception {
                        return Integer.parseInt(value);
                    }
                });

        DataStream<Integer> oddNumbers = numbers
                .filter(new FilterFunction<Integer>() {
                    @Override
                    public boolean filter(Integer value) throws Exception {
                        return value % 2 != 0;
                    }
                })
                .process(new ProcessFunction<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public void processElement(Integer value, Context ctx, Collector<Integer> out) throws Exception {
                        out.collect(value);
                        ctx.output(oddTag, value);
                    }
                });

        DataStream<Integer> evenNumbers = numbers
                .filter(new FilterFunction<Integer>() {
                    @Override
                    public boolean filter(Integer value) throws Exception {
                        return value % 2 == 0;
                    }
                })
                .process(new ProcessFunction<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public void processElement(Integer value, Context ctx, Collector<Integer> out) throws Exception {
                        out.collect(value);
                        ctx.output(evenTag, value);
                    }
                });

        oddNumbers.print();
        evenNumbers.print();

        env.execute("Splitting odd and even numbers from input stream");
    }
}

这段代码会从 node1 主机上的 10000 端口读取数据流，然后将数据流中的数据按照奇数和偶数拆分，并使用 `outPutTag` 和 `process` 进行处理。最后，输出拆分后的奇数和偶数数据流。