Flink:如何通过key连接/分组2个流？

Flink是一个流式处理框架，它提供了强大的流处理能力，可以用于处理大规模实时数据流。在Flink中，通过key连接或分组两个流可以通过使用KeyedStream来实现。

KeyedStream是一个数据流的子类，它根据指定的key对流进行分组。可以通过使用keyBy()方法来将流划分为具有相同key的数据分区。keyBy()方法接受一个或多个key选择器函数作为参数，这些函数用于从数据流中选择key。

连接两个流可以使用connect()方法将两个KeyedStream连接起来。连接后的流可以通过使用coGroup()或者join()方法实现不同的连接方式。

coGroup()方法：它将两个KeyedStream连接在一起，并将具有相同key的元素分组在一起。可以使用coGroup()方法来处理两个流中具有相同key的元素。该方法会返回一个ConnectedStreams对象，可以通过使用where()和equalTo()方法来指定连接条件，然后使用coGroup()方法来处理连接后的结果。
join()方法：它将两个KeyedStream连接在一起，并根据指定的连接条件将具有相同key的元素连接在一起。可以使用join()方法来处理两个流中具有相同key的元素。该方法会返回一个JoinedStreams对象，可以通过使用where()和equalTo()方法来指定连接条件，然后使用join()方法来处理连接后的结果。

这里是一个示例代码，演示如何通过key连接/分组两个流：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream1 = ...; // 第一个流
DataStream<Tuple2<String, String>> stream2 = ...; // 第二个流

KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedStream1 = stream1.keyBy(data -> data.f0);
KeyedStream<Tuple2<String, String>, String> keyedStream2 = stream2.keyBy(data -> data.f0);

ConnectedStreams<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, String>> connectedStreams = keyedStream1.connect(keyedStream2);

DataStream<Tuple2<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, String>>> resultStream = connectedStreams
        .flatMap(new CoGroupFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, String>, Tuple2<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, String>>>() {
            @Override
            public void coGroup(Iterable<Tuple2<String, Integer>> first, Iterable<Tuple2<String, String>> second, Collector<Tuple2<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, String>>> out) {
                // 在这里可以对连接后的数据进行处理
                for (Tuple2<String, Integer> value1 : first) {
                    for (Tuple2<String, String> value2 : second) {
                        out.collect(Tuple2.of(value1, value2));
                    }
                }
            }
        });

resultStream.print();

在这个示例中，我们通过key对两个流进行分组，然后使用connect()方法将两个KeyedStream连接起来。最后，通过使用flatMap()方法进行连接后的数据处理。

关于Flink的更多详细信息和用法，请参考腾讯云Flink产品的官方文档：Flink产品介绍。