DataStream<Action> actions = env.addSource(new KafkaConsumer<>()); DataStream<Pattern> patterns = env.addSource(new KafkaConsumer<>()); KeyedStrea m<Action, Long> actionsByUser = actions keyBy((KeySeIector<Action, Long>) action 一 > action.userld); 0 MapStateDescriptor<Void, Pattern> bcStateDescripto new MapStateDescriptor<>("patterns", Types.VOID, Types.POJO(Pattern.class)); BroadcastStream<Pattern> bcedPatterns = patterns.broadcast(bcStateDescriptor); DataStream<Tuple2<Long, Pattern>> matches = actionsByUser .connect(bcedPatterns) .process(new PatternEvaluator()); 详细讲解一下这个代码
这段代码看起来是使用了Apache Flink流处理框架来处理来自Kafka的消息。下面是对这段代码的详细解释：
DataStream<Action> actions = env.addSource(new KafkaConsumer<>());这行代码创建了一个名为actions的DataStream，它是一个无界流，用于接收来自Kafka的Action类型的数据。env.addSource是Flink中用于添加数据源的方法，这里使用了Kafka的KafkaConsumer作为数据源。DataStream<Pattern> patterns = env.addSource(new KafkaConsumer<>());类似地，这行代码创建了一个名为patterns的DataStream，它用于接收来自Kafka的Pattern类型的数据。KeyedStream<Action, Long> actionsByUser = actions.keyBy((KeySelector<Action, Long>) action -> action.userId);这行代码将actions数据流进行了按键操作，键是通过KeySelector定义的。这里使用了lambda表达式来定义键的选择器，即每个Action对象的userId属性。KeyedStream是Flink中的一种数据流，它允许对数据进行分区和窗口操作。MapStateDescriptor<Void, Pattern> bcStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("patterns", Types.VOID, Types.POJO(Pattern.class));这行代码定义了一个广播状态描述符bcStateDescriptor，它用于描述广播流的状态。在这个描述符中，键是Void类型（表示没有键），值是Pattern类型。广播流是Flink中的一种特殊流，它可以将数据广播给所有并行任务。BroadcastStream<Pattern> bcedPatterns = patterns.broadcast(bcStateDescriptor);这行代码将patterns数据流转换成了一个广播流bcedPatterns。这个广播流会将数据发送给所有任务，而不仅仅是当前任务。DataStream<Tuple2<Long, Pattern>> matches = actionsByUser.connect(bcedPatterns).process(new PatternEvaluator());最后，这行代码将按键的actionsByUser流和广播的bcedPatterns流连接起来，并使用PatternEvaluator处理函数来处理连接后的流。connect操作允许两个流之间的数据进行交互，但不会合并流。处理函数PatternEvaluator会接收来自两个流的数据，并输出一个包含Tuple2<Long, Pattern>的DataStream，其中Long可能是匹配的userId，Pattern是匹配的模式。
总的来说，这段代码展示了Flink如何处理来自Kafka的事件流，并在流之间进行交互，以实现复杂的事件处理逻辑。PatternEvaluator是一个自定义的处理函数，它将决定如何处理Action和Pattern之间的匹配逻辑。
