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高级测试：如何使用Flink对Strom任务的逻辑功能进行复现测试？

亿华云2025-10-04 03:53:35【IT科技类资讯】4人已围观

简介Flink和Strom都是时下较为流行的数据流平台，考虑以下一种应用场景：已经使用Strom完成了对于某一逻辑功能的开发，如果现在期望使用Flink实现相同的逻辑，那么就需要考虑如何使用Flink来对

Flink和Strom都是高级时下较为流行的数据流平台，考虑以下一种应用场景：已经使用Strom完成了对于某一逻辑功能的测试开发，如果现在期望使用Flink实现相同的何使逻辑，那么就需要考虑如何使用Flink来对Strom任务的对S的逻逻辑功能进行最简单的复现测试。

使用Flink来测试Strom任务的任务逻辑主要存在两个最基本的问题：第一，Storm通过自定义的辑功Bolt类实现自定义的逻辑，在Flink中如何实现？行复现测第二，Storm按照自定义标准实现数据分发的高级逻辑，在Flink中如何实现？测试

本文主要通过两个最基本的Flink程序实例对上述两个使用Flink测试Strom任务逻辑存在的基本问题进行解答。

第一个问题，何使我们可以通过Flink的对S的逻ProcessFuction类进行实现，通过继承该类，任务在该类的辑功processElement方法中实现自定义逻辑。ProcessFuction类如下图所示，行复现测我们可以通过var1这个参数直接获取当前流中的高级数据，然后进行自定义的云服务器逻辑加工，再通过Collector类var3的collect方法将处理后的数据发送到下一个流中。

假设某一Strom任务的功能逻辑是：① 对初始数据源（一个字符串）末尾添加一个字符串。② 然后再次添加另一个字符串。

我们以上述对字符串加工的Strom任务为例，说明Flink程序如何通过ProcessFuction类对该任务实现复现测试。

（1）Flink主程序，假设初始数据源为“abc”。

（2）第一个业务加工类，给数据流末尾添加“def”。

（3）第二个业务加工类，给数据流末尾添加“ghi”。

（4）执行Flink程序，观察输出结果，“abc”被二次加工为“abcdefghi”。

第二个分发数据的问题，我们假设某一Strom任务的功能逻辑是对数据源（股票对象）进行分类，将股价高于X的分为一类，将股价小于等于X的分为另一类。

我们以上述对股票数据对象分类处理的Strom任务为例，说明Flink程序如何通过旁路输出特性实现对数据流按照自定义标准分类，输出到不同的亿华云子数据流中处理。

Flink 的旁路输出依然涉及ProcessFunction类的processElement方法，该方法的Context类型的var2参数的主要作用是利用其output方法进行旁路输出（我们用于进行数据分流）。

Flink的旁路输出特性可以用来对数据进行分流，通过创建一个流的标签（OutputTag），再利用这个OutputTag标签对象作为参数，调用初始/父级数据流的getSideOutput（OutputTag）方法获取子数据流。

每个流标签都有一个id，也可以不创建对象，只要流标签的id相同，其中的数据就相同。因此，可以通过匿名内部类的形式来获取子数据流。第一个参数是id，第二个参数是数据类型（不能省略）。

（1）创建股票类Stock，属性包括名称和价格。

（2）创建消费消息的Flink程序。源码库

（3）创建生产消息的Flink程序。

我们用“STOCK_LOW_PRICE”和“STOCK_HIGH_PRICE”这两个ID作为两个旁路输出标签的ID。

在processElement方法中，我们通过判断股票的价格是否大于50区分出低价股和高价股，利用Context对象的output方法进行旁路输出，把price小于50的Stock对象输出到ID为“STOCK_LOW_PRICE”的低价股标签旁路中，而把price大于等于50的Stock对象输出到ID为“STOCK_HIGH_PRICE”的高价股标签旁路中。