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flink stream api方式，可以在任务启动时初始化一些静态的参数放内存吗？[阿里云实时计算 Flink版]

flink stream api方式，可以在任务启动时初始化一些静态的参数放内存吗？用于在数据流入时进行比对等操作

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3 条回复 A 作者 M 管理员

  1. 在Flink Stream API中，您可以在任务启动时初始化一些静态的参数并将其存储在内存中。这些参数可以在数据流入时进行比对等操作。例如，如果您希望过滤出所有包含”buy”行为的数据，可以使用Filter算子来实现这一目标。

    以下是一个示例代码，演示如何在Flink Stream API中实现这个功能：

    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.filter.FilterFunction;public class FlinkFilterExample {    public static void main(String[] args) throws Exception {         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();         // 初始化静态参数         String actionToFilter = "buy";         // 从数据源读取数据流         DataStream<String> dataStream = env.readTextFile("clicks.csv");         // 应用过滤器，保留包含指定行为的数据         DataStream<String> filteredDataStream = dataStream.filter(new FilterFunction<String>() {             @Override             public boolean filter(String value) throws Exception {                 return value.contains(actionToFilter);             }         });         // 继续处理过滤后的数据流...    }}

    在这个示例中，我们首先创建了一个StreamExecutionEnvironment对象，然后定义了要过滤的行为（这里是"buy"）。接下来，我们从文件"clicks.csv"中读取数据流，并使用filter函数将包含指定行为的数据保留下来。最后，您可以根据需要继续处理过滤后的数据流。

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  2. 在 Flink Stream API 中，可以通过创建自定义函数来在任务启动时初始化一些静态参数。这些参数可以在后续的操作中被复用，例如在数据流入时进行比较等操作。
    例如，你可以创建一个自定义的 RichFlatMapFunction 或者 RichMapFunction 类，在其中重写 open 方法，在 open 方法中进行参数的初始化：

    public static class MyRichFunction extends RichFlatMapFunction<String, String> {    private ValueState<String> myStaticParameter;    @Override    public void open(Configuration parameters) throws Exception {        // 初始化参数        ValueStateDescriptor<String> descriptor = new ValueStateDescriptor<>("myStaticParameter", Types.STRING);        this.myStaticParameter = getRuntimeContext().getState(descriptor);        // 设置参数值        this.myStaticParameter.update("someValue");    }    @Override    public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {        // 在 flatMap 操作中使用参数        String parameterValue = this.myStaticParameter.value();        if (parameterValue != null && parameterValue.equals(value)) {            out.collect(value);        }    }}

    在这个例子中，我们在 open 方法中初始化了一个 ValueState 参数，并在 flatMap 方法中使用了这个参数进行数据的过滤。
    注意，自定义函数的 open 方法只会被执行一次，所以在其中进行参数的初始化是没有问题的。另外，因为 State 是在 Task 层次上的，所以每个 Task 都会有自己的 State 存储，不会互相影响。

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  3. 在 Flink Stream API 中，可以在任务启动时初始化一些静态参数。可以通过创建 Stateful Functions 或 Value State 实现。例如，可以声明一个新的状态对象，以便在运行时存储静态参数。具体操作如下：

    class MyTask extends RichMapFunction<MyInput, MyOutput> {  private transient ValueState<String> myState;  @Override  public void open(Configuration parameters) throws Exception {    super.open(parameters);    this.myState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("staticParams", Types.STRING));    // 设置初始状态    this.myState.update("initialValue");  }  @Override  public MyOutput map(MyInput value) throws Exception {    if (value.matches()) {      return new MyOutput(this.myState.value());    }    return null;  }}

    通过这种方式，您可以在任务启动时初始化静态参数，并在数据流入时调用相关函数进行比对等操作。

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  4. 看下这个能不能作为参考
    // StreamExecutionEnvironment env
    // set
    env.getConfig().setGlobalJobParameters(conf);

    public static class T extends RichMapFunction {
    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
    // get
    getRuntimeContext().getExecutionConfig().getGlobalJobParameters();
    return null;
    }
    }此回答整理自钉群“【②群】Apache Flink China社区”

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