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？

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。

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。

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。

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”