Flink-1.9流计算开发：十四、union函数
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Flink是下一代大数据计算平台，可处理流计算和批量计算。《Flink-1.9流计算开发：十四、union函数》cosmozhu写的本系列文章的第十四篇。通过简单的DEMO来演示union函数执行的效果 。
需求
本篇文章我们看一下union的用法，将多个币种的汇率流合并成一个汇率流。
解决方案
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//USD -> CNY 汇率流
DataStreamSource<ExchangeRateInfo> usdToCny = env.addSource(new ExchangeRateDataSource(CurrencyType.USD, CurrencyType.CNY, 7, 6),"USD-CNY");
//EUR -> CNY 汇率流
DataStreamSource<ExchangeRateInfo> eurToCny = env.addSource(new ExchangeRateDataSource(CurrencyType.EUR, CurrencyType.CNY, 8, 7),"EUR-CNY");
//AUD -> CNY 汇率流
DataStreamSource<ExchangeRateInfo> audToCny = env.addSource(new ExchangeRateDataSource(CurrencyType.AUD, CurrencyType.CNY, 5, 4),"AUD-CNY");
//三个流合并为一个流
DataStream<ExchangeRateInfo> allExchangeRate = usdToCny.union(eurToCny).union(audToCny);
//将流标准输出
allExchangeRate.print();
env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
}执行效果
通过union函数将
USD -> CNY 汇率流
EUR -> CNY 汇率流
AUD -> CNY 汇率流
统一合并成一个汇率流
1> ExchangeRateInfo [from=AUD, to=CNY, coefficient=4.60]
1> ExchangeRateInfo [from=USD, to=CNY, coefficient=6.74]
1> ExchangeRateInfo [from=EUR, to=CNY, coefficient=7.05]
2> ExchangeRateInfo [from=AUD, to=CNY, coefficient=4.03]
2> ExchangeRateInfo [from=USD, to=CNY, coefficient=6.36]
2> ExchangeRateInfo [from=EUR, to=CNY, coefficient=7.83]
3> ExchangeRateInfo [from=AUD, to=CNY, coefficient=4.31]
3> ExchangeRateInfo [from=USD, to=CNY, coefficient=6.71]
3> ExchangeRateInfo [from=EUR, to=CNY, coefficient=7.79]
4> ExchangeRateInfo [from=AUD, to=CNY, coefficient=4.08]
4> ExchangeRateInfo [from=USD, to=CNY, coefficient=6.21]
4> ExchangeRateInfo [from=EUR, to=CNY, coefficient=7.46]小结
在sql中union是将多个查询结果集合汇总成一个结果集合，而在流计算中类似的将多个流合并成一个流。
代码地址
https://github.com/chaoxxx/learn-flink-stream-api/blob/master/src/main/java/fun/cosmozhu/session14/main/StreamTest.java作者：cosmozhu --90后的老父亲，专注于保护地球的程序员
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