使用Flink做流数据处理时，除了主流数据输出，还自定义侧流输出即旁路输出，以实现灵活的数据拆分。

定义旁路输出标签

首先需要定义一个OutputTag，代码如下：

java">// 这需要是一个匿名的内部类，以便我们分析类型
OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output") {};

在ProcessFunction使用Context调用

可以通过以下Function中，将outputTag作为参数传递到Context中

• ProcessFunction
• KeyedProcessFunction
• CoProcessFunction
• KeyedCoProcessFunction
• ProcessWindowFunction
• ProcessAllWindowFunction

代码示例：

java">DataStream<Integer> input = ...;

final OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output"){};

SingleOutputStreamOperator<Integer> mainDataStream = input
  .process(new ProcessFunction<Integer, Integer>() {

      @Override
      public void processElement(
          Integer value,
          Context ctx,
          Collector<Integer> out) throws Exception {
        // 发送数据到主要的输出
        out.collect(value);

        // 发送数据到旁路输出
        ctx.output(outputTag, "sideout-" + String.valueOf(value));
      }
    });

在 DataStream 运算结果上使用 getSideOutput(OutputTag) 方法获取旁路输出流：

java">final OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output"){};
SingleOutputStreamOperator<Integer> mainDataStream = ...;
// 获取到侧流输出DataStream，输出结果类型要与outputTag 定义的一致
DataStream<String> sideOutputStream = mainDataStream.getSideOutput(outputTag);

本文中只列出了Java代码的实现；
Flink官网还有Scala/python代码实现

参考链接：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/zh/docs/dev/datastream/side_output/