Flink怎么加在with参数里？有文档连接吗 ？

在Apache Flink中，你可以使用.withParameters()方法将参数传递给函数。具体来说，你需要将参数放在一个Configuration对象中，然后将这个Configuration对象作为参数传递给.withParameters()方法。例如：

// Pass parameters to a function 
.withParameters(configuration)
.print();

需要注意的是，使用这种方式接收参数的函数需要继承自一个"rich"函数。这是因为只有"rich"函数才能在其open方法中获取到传递进来的参数。

在 Flink 中，with 参数通常用于指定在连接两个数据流时的连接逻辑，例如在 Join 或 CoGroup 操作中指定如何处理连接的元素。具体用法取决于你的具体需求和数据处理逻辑。

以下是一个示例，展示了如何在 with 参数中定义连接逻辑：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream1 = ...;
DataStream<Tuple2<String, String>> stream2 = ...;

DataStream<Tuple3<String, Integer, String>> result = stream1
    .join(stream2)
    .where(0)
    .equalTo(0)
    .with(new JoinFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, String>, Tuple3<String, Integer, String>>() {
        @Override
        public Tuple3<String, Integer, String> join(Tuple2<String, Integer> first, Tuple2<String, String> second) {
            // 在这里定义连接逻辑，将两个数据流的元素合并为一个结果元素
            String key = first.f0;
            Integer value1 = first.f1;
            String value2 = second.f1;
            return new Tuple3<>(key, value1, value2);
        }
    });

在上面的示例中，我们使用 join 操作连接两个数据流，并在 with 参数中传入了一个自定义的 JoinFunction，该函数定义了连接的逻辑。在 join 操作中，where 和 equalTo 方法用于指定连接的条件，然后在 with 参数中的自定义函数中定义了如何合并连接的元素。

你可以根据你的具体需求编写不同的连接逻辑，以满足不同的业务场景。 with 参数可以用于各种连接操作，包括 Inner Join、Left Join、Right Join 和 Full Outer Join，以及其他支持连接的操作。

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