Apache flink Apache Flink：使用filter（）或split（）拆分流？

我有一个来自Kafka的数据流，对于MyModel中的一个字段，它有2个可能的值。MyModel是一个pojo，具有从Kafka的消息解析的特定于域的字段

DataStream<MyModel> stream = env.addSource(myKafkaConsumer);

DataStream-stream=env.addSource（myKafkaConsumer）；

我想分别在每个键a1、a2上应用窗口和运算符。什么是分离它们的好方法？我有两个选择过滤器和选择在脑海中，但不知道哪一个更快

过滤方法

stream
        .filter(<MyModel.a == a1>)
        .keyBy()
        .window()
        .apply()
        .addSink()

stream
        .filter(<MyModel.a == a2>)
        .keyBy()
        .window()
        .apply()
        .addSink()

SplitStream<MyModel> split = stream.split(…)
    split
        .select(<MyModel.a == a1>)
        …
        .addSink()

    split
        .select<MyModel.a == a2>()
        …
        .addSink()

流
.filter（）
.keyBy（）
.window（）
.apply（）
.addSink（）
流动
.filter（）
.keyBy（）
.window（）
.apply（）
.addSink（）

拆分并选择方法

stream
        .filter(<MyModel.a == a1>)
        .keyBy()
        .window()
        .apply()
        .addSink()

stream
        .filter(<MyModel.a == a2>)
        .keyBy()
        .window()
        .apply()
        .addSink()

SplitStream<MyModel> split = stream.split(…)
    split
        .select(<MyModel.a == a1>)
        …
        .addSink()

    split
        .select<MyModel.a == a2>()
        …
        .addSink()

SplitStream split=stream.split（…）
分裂
.选择（）
…
.addSink（）
分裂
.选择（）
…
.addSink（）

---

如果split和select更好，如果我想根据MyModel中字段的值进行拆分，如何实现它们？

这两种方法的行为几乎相同。在内部，

split（）

操作符分叉流并应用过滤器

---

还有第三种选择。边输出可能有一些好处，例如不同的输出数据类型。此外，对于侧输出，只对过滤条件进行一次评估。

中的s和方法不推荐使用，因为。不再建议使用它。

我建议不要使用

split

。也许我做错了什么，但在我当前的项目中，

env.execute（）

在使用拆分时抛出奇怪的异常。然后我用

filter

替换了

split

，它解决了我的问题。那么应该用什么来代替呢？我想根据字段值“分割”我的流，这将导致我有两个不同的流，我以后可以用不同的方式处理。@Kristoff您可以使用上面演示的

过滤器
转换。在不同条件下（例如>0，