Flink两个流 需要关联，但是条件是A流的一个字段(字符串)包含B流的 一个字段？

可以使用 Flink 的 CoGroupFunction 来实现两个流之间的关联。以下是一个示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class StreamJoinExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> streamA = env.fromElements("a1", "a2", "a3");
        DataStream<String> streamB = env.fromElements("b1", "b2", "b3");

        DataStream<Tuple2<String, String>> joinedStream = streamA.connect(streamB);

        joinedStream
                .map(new MapFunction<Tuple2<String, String>, String>() {
                    @Override
                    public String map(Tuple2<String, String> value) throws Exception {
                        return value.f0 + "-" + value.f1;
                    }
                })
                .reduce(new ReduceFunction<String>() {
                    @Override
                    public String reduce(String value1, String value2) throws Exception {
                        return value1 + "," + value2;
                    }
                });

        joinedStream.print();

        env.execute("Stream Join Example");
    }
}

在这个示例中，我们创建了两个流 streamA 和 streamB，然后使用 connect 方法将它们关联起来。接下来，我们使用 map 和 reduce 函数对关联后的数据进行处理。最后，我们将结果打印出来。

两个流判断符合条件就可以合流 ，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

可以使用Flink的CoProcessFunction来实现这个需求。首先，需要定义一个CoProcessFunction，然后在processElement方法中处理两个流的元素。在这个方法中，可以通过检查A流的元素是否包含B流的元素来判断是否需要关联。

以下是一个简单的示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.CoProcessFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class StreamJoinExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建两个流
        DataStream<String> streamA = env.fromElements("a1", "a2", "a3");
        DataStream<String> streamB = env.fromElements("b1", "b2", "b3");

        // 使用CoProcessFunction进行关联
        streamA.connect(streamB).process(new CoProcessFunction<String, String, String>() {
            @Override
            public void processElement1(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                // 处理A流的元素
                out.collect(value);
            }

            @Override
            public void processElement2(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                // 处理B流的元素
                out.collect(value);
            }

            @Override
            public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                // 检查A流的元素是否包含B流的元素
                if (ctx.timeDomain().contains(timestamp)) {
                    for (String aValue : ctx.getCurrentKey()) {
                        for (String bValue : ctx.getCurrentKey()) {
                            if (aValue.contains(bValue)) {
                                out.collect(aValue + " - " + bValue);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        });

        env.execute("Stream Join Example");
    }
}

在这个示例中，我们创建了两个流streamA和streamB，然后使用CoProcessFunction将它们关联起来。在onTimer方法中，我们检查A流的元素是否包含B流的元素，如果满足条件，则输出关联结果。