请教下，Flink中一个任务的输入依赖于前面两个任务的输出，三个任务都是独立的。应该怎么做？

可以采用Flink的广播状态，将一个流的数据广播到所有的并行实例中。

BroadcastStream<String> broadcastStream = someStream.broadcast();
connectedStream = dataStream1.connect(broadcastStream).process(new CoProcessFunction<>() {
    // 实现相关逻辑
});

——参考链接。

在Apache Flink中，当你想要让某个任务依赖前两个任务的结果时，最简单的方式是在第三个任务的源处引用这两个任务的输出数据流。具体做法如下：

假设你已经有了任务A和B分别产生了数据流data_stream_A和data_stream_B，并且你想建立的任务C依赖这两份数据流合并后的结果。这时，你可以这样做：

Java API

DataStream<String> data_stream_A = ...; //来自任务A
DataStream<String> data_stream_B = ...; //来自任务B

// 创建新的数据流任务C，并接收A和B的输出数据流作为输入来源
SingleOutputStreamOperator<String> result_datastream_C =
    getStreamingTopologyBuilder()
            .addSource(data_stream_A)
            .connectWith(data_stream_B,
                    new MyCustomCoProcessFunction(),
                    outputTag1, outputTag2)
            .getOutput();

// 接下来就可以继续定义任务逻辑了
result_datastream_C.printOnCompletion("Final Result of C");

上面的代码片段展示了如何使用connectWith()函数将两个数据流连接在一起。在这里，MyCustomCoProcessFunction是你自定义的联合过程函数类名。该函数负责处理来自两个数据流的消息，并将处理过的消息发送给下游的操作符。

请注意，这种方法仅限于简单的数据流转换，而不能应用于复杂的流处理任务。如果你需要更为灵活的功能，建议查阅Flink文档了解更多高级API，如Join、KeyedCoGroup、Broadcast等。

Scala API

val data_stream_A: DataStream[String] = ???
val data_stream_B: DataStream[String] = ???

val result_datastream_C = data_stream_A.connect(data_stream_B).process(new MyCustomCoProcessFunction())

在Scala API中，我们可以使用connect()函数将两个数据流连接在一起，并指定一个处理器函数来进行进一步的处理。

在 Apache Flink 中，如果你有三个独立的任务，且第三个任务的输入依赖于前面两个任务的输出，你可以通过以下几种方式来实现这种任务间的链式或联合处理：

方案一：使用DataStream API的union操作

假设这三个任务分别产生数据流 DataStream1、DataStream2 和 DataStream3，并且 DataStream3 的输入需要合并 DataStream1 和 DataStream2 的输出：

// 假设这是第一个任务的产出
DataStream<SomeType> dataStream1 = env.addSource(new SourceFunction1());
// 第二个任务的产出
DataStream<SomeType> dataStream2 = env.addSource(new SourceFunction2());

// 将两个数据流联合起来
DataStream<SomeType> combinedStream = dataStream1.union(dataStream2);

// 第三个任务消费这两个数据流的联合结果
combinedStream.addSink(new SinkFunction3());

方案二：使用两阶段提交（双流JOIN或CoGroup）

如果需要对两个流进行某种关联操作（如JOIN或CoGroup），则可以在第三任务中直接操作两个流：

DataStream<SomeType> dataStream1 = env.addSource(new SourceFunction1());
DataStream<SomeType> dataStream2 = env.addSource(new SourceFunction2());

// 如果需要做JOIN或CoGroup等关联操作
DataStream<JoinedType> joinedStream = dataStream1
    .join(dataStream2)
    .where(<key selector>)
    .equalTo(<key selector>)
    .window(<window assigner>)
    .apply(<join function>);

joinedStream.addSink(new SinkFunction3());

方案三：使用流处理表API

如果你是在Flink Table API中处理，也可以将两个表联合起来：

// 假设这是从DataStream转换来的两张表
Table table1 = tableEnv.fromDataStream(dataStream1, $("field1"), $("field2"));
Table table2 = tableEnv.fromDataStream(dataStream2, $("field1"), $("field3"));

// 将两张表联合
Table combinedTable = table1.unionAll(table2);

// 对联合后的表进行进一步处理或sink到外部存储
tableEnv.toRetractStream(combinedTable, Row.class).addSink(new SinkFunction3());

方案四：使用分层执行计划（Pipeline）

对于更复杂的场景，尤其是涉及多个独立任务链的情况下，可以将任务组织成层次化的执行计划，每个任务作为一个子任务链，最后通过某种方式（如 UNION ALL 或 JOIN）将结果汇总到一起。

在 Flink 中，要实现一个任务的输入依赖于前面两个任务的输出，您可以使用 Flink 的 Window 函数和 ProcessWindowFunction。Window 函数允许您将数据按照一定的时间间隔进行分组，而 ProcessWindowFunction 则允许您在分组后的数据上执行有状态的计算。
以下是一个简单的示例，展示了如何实现一个任务的输入依赖于前面两个任务的输出：

import org.apache.flink.api.common.functions.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichProcessFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class FlinkWindowDependency {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 Flink 执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建数据流
DataStream stream1 = env.addSource(new Source());
DataStream stream2 = env.addSource(new Source());
DataStream stream3 = env.addSource(new Source());
// 定义窗口大小
int windowSize = 5;
// 创建窗口数据流
DataStream> windowStream1 = stream1.keyBy(x -> x)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(windowSize))
.apply(new ProcessWindowFunction() {
@Override
public void process(Context context, Iterable window, Collector out) {
// 在这里执行有状态的计算，并将结果输出
// out.collect(result);
}
});
DataStream> windowStream2 = stream2.keyBy(x -> x)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(windowSize))
.apply(new ProcessWindowFunction() {
@Override
public void process(Context context, Iterable window, Collector out) {
// 在这里执行有状态的计算，并将结果输出
// out.collect(result);
}
});
DataStream> windowStream3 = stream3.keyBy(x -> x)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(windowSize))
.apply(new ProcessWindowFunction() {
@Override
public void process(Context context, Iterable window, Collector out) {
// 在这里执行有状态的计算，并将结果输出
// out.collect(result);
}
});
// 将 windowStream1、windowStream2 和 windowStream3 连接起来
DataStream result = windowStream1.connect(windowStream2).connect(windowStream3);
// 输出结果
result.print();
// 启动 Flink 任务
env.execute("Flink Window Dependency");
}
}
Copy

在这个示例中，创建了三个数据流 stream1、stream2 和 stream3。

可以用任务编排（公测）https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/workflow/?spm=a2c4g.11186623.0.i99