一、Flink中的基本合流操作
在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的 API 也更加丰富。
二、联合（Union）
最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union）。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素，数据类型不变。
在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参数，就可以实现流的联合了；得到的依然是一个 DataStream：
stream1.union(stream2, stream3, ...)
注意：union()的参数可以是多个 DataStream，所以联合操作可以实现多条流的合并。
代码实现：我们可以用下面的代码做一个简单测试：
package com.flink.DataStream.UnionStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class FlinkUnionStream {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();streamExecutionEnvironment.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<Integer> source1 = streamExecutionEnvironment.socketTextStream("localhost", 1111).map(a -> Integer.parseInt(a));SingleOutputStreamOperator<Integer> source2 = streamExecutionEnvironment.socketTextStream("localhost", 2222).map(a -> Integer.parseInt(a));DataStreamSource<String> source3 = streamExecutionEnvironment.fromElements("3", "4", "5");DataStream<Integer> unionResult = source1.union(source2, source3.map(Integer::valueOf));unionResult.print();streamExecutionEnvironment.execute();}
}
三、连接（Connect）
为了处理更加灵活，连接操作允许流的数据类型不同。但我们知道一个DataStream中的数据只能有唯一的类型，所以连接得到的结果并不是DataStream，而是一个“连接流”。连接流可以看成是两条流形式上的“统一”，被放在了一个同一个流中；事实上内部仍保持各自的数据形式不变，彼此之间是相互独立的。要想得到新的DataStream，还需要进一步定义一个“同处理”（co-process）转换操作，用来说明对于不同来源、不同类型的数据，怎样分别进行处理转换、得到统一的输出类型。所以整体上来，两条流的连接就像是“一国两制”，两条流可以保持各自的数据类型、处理方式也可以不同，不过最终还是会统一到同一个DataStream中。
package com.flink.DataStream.UnionStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.ConnectedStreams;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.CoMapFunction;public class FlinkConnectStream {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();streamExecutionEnvironment.setParallelism(1);//TODO 定义数字流SingleOutputStreamOperator<Integer> source1 = streamExecutionEnvironment.socketTextStream("localhost", 1111).map(a -> Integer.parseInt(a));SingleOutputStreamOperator<String> source2 = streamExecutionEnvironment.socketTextStream("localhost", 2222);/**TODO 连接两个流一次只能连接 2 条流两条流的数据类型可以不一致所以得到的结果不再是一个DataStream，而是一个"连接流"ConnectedStreams连接后可以调用 map、flatmap、process 来处理，但是各处理各的*/ConnectedStreams<Integer, String> connectedStreams = source1.connect(source2);SingleOutputStreamOperator<Object> map = connectedStreams.map(new CoMapFunction<Integer, String, Object>() {@Overridepublic Object map1(Integer integer) throws Exception {return "来源于数字流" + integer.toString();}@Overridepublic Object map2(String s) throws Exception {return "来源于字符流" + s;}});map.print();streamExecutionEnvironment.execute();}
}
上面的代码中，ConnectedStreams 有两个类型参数，分别表示内部包含的两条流各自的数据类型；由于需要“一国两制”，因此调用.map()方法时传入的不再是一个简单的MapFunction，而是一个 CoMapFunction，表示分别对两条流中的数据执行 map 操作。这个接口有三个类型参数，依次表示第一条流、第二条流，以及合并后的流中的数据类型。需要实现的方法也非常直白：.map1()就是对第一条流中数据的 map 操作，.map2()则是针对第二条流。
四、CoProcessFunction
与 CoMapFunction 类似，如果是调用.map()就需要传入一个 CoMapFunction，需要实现map1()、map2()两个方法；而调用.process()时，传入的则是一个 CoProcessFunction。它也是“处理函数”家族中的一员，用法非常相似。它需要实现的就是 processElement1()、processElement2()两个方法，在每个数据到来时，会根据来源的流调用其中的一个方法进行处理。
值得一提的是，ConnectedStreams 也可以直接调用.keyBy()进行按键分区的操作，得到的还是一个 ConnectedStreams：
connectedStreams.keyBy(keySelector1, keySelector2);这里传入两个参数 keySelector1 和 keySelector2，是两条流中各自的键选择器；当然也可以直接传入键的位置值（keyPosition），或者键的字段名（field），这与普通的 keyBy 用法完全一致。ConnectedStreams 进行keyBy 操作，其实就是把两条流中 key 相同的数据放到了一起，然后针对来源的流再做各自处理，这在一些场景下非常有用。
