Flink使用SideOutPut替换Split实现分流

以前的数据分析项目(版本1.4.2)，对从Kafka读取的原始数据流，调用split接口实现分流.
新项目决定使用Flink 1.7.2，使用split接口进行分流的时候，发现接口被标记为depracted(后续可能会被移除).
搜索相关文档，发现新版本Flink中推荐使用带外数据进行分流.

预先建立OutputTag实例(LogEntity是从kafka读取的日志实例类).

private static final OutputTag<LogEntity> APP_LOG_TAG = new OutputTag<>("appLog", TypeInformation.of(LogEntity.class));
private static final OutputTag<LogEntity> ANALYZE_METRIC_TAG = new OutputTag<>("analyzeMetricLog", TypeInformation.of(LogEntity.class));

对kafka读取的原始数据，通过process接口，打上相应标记.

private static SingleOutputStreamOperator<LogEntity> sideOutStream(DataStream<LogEntity> rawLogStream) {
        return rawLogStream
                .process(new ProcessFunction<LogEntity, LogEntity>() {
                    @Override
                    public void processElement(LogEntity entity, Context ctx, Collector<LogEntity> out) throws Exception {
                        // 根据日志等级，给对象打上不同的标记
                        if (entity.getLevel().equals(ANALYZE_LOG_LEVEL)) {
                            ctx.output(ANALYZE_METRIC_TAG, entity);
                        } else {
                            ctx.output(APP_LOG_TAG, entity);
                        }
                    }
                })
                .name("RawLogEntitySplitStream");
    }

    // 调用函数，对原始数据流中的对象进行标记
    SingleOutputStreamOperator<LogEntity> sideOutLogStream = sideOutStream(rawLogStream);
    // 根据标记，获取不同的数据流，以便后续进行进一步分析
    DataStream<LogEntity> appLogStream = sideOutLogStream.getSideOutput(APP_LOG_TAG);
    DataStream<LogEntity> rawAnalyzeMetricLogStream = sideOutLogStream.getSideOutput(ANALYZE_METRIC_TAG);

通过以上步骤，就实现了数据流的切分.

参考：https://copyfuture.com/blogs-details/20190929214201974igwkcfcfuc2cph3