在Apache Flink中，可以使用filter()或split()操作来拆分流。下面是一些示例代码来说明如何使用这些操作。

使用filter()操作来拆分流：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建一个DataStream，假设其中元素为整数
DataStream input = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

// 使用filter()操作来过滤出偶数
DataStream evenNumbers = input.filter(i -> i % 2 == 0);

// 使用filter()操作来过滤出奇数
DataStream oddNumbers = input.filter(i -> i % 2 != 0);

// 打印偶数
evenNumbers.print();

// 打印奇数
oddNumbers.print();

env.execute();

使用split()操作来拆分流：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建一个DataStream，假设其中元素为整数
DataStream input = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

// 使用split()操作来拆分流，根据奇偶性拆分成两个流
SplitStream splitStream = input.split(new OutputSelector() {
    @Override
    public Iterable select(Integer value) {
        List output = new ArrayList<>();
        if (value % 2 == 0) {
            output.add("even");
        } else {
            output.add("odd");
        }
        return output;
    }
});

// 获取偶数流
DataStream evenNumbers = splitStream.select("even");

// 获取奇数流
DataStream oddNumbers = splitStream.select("odd");

// 打印偶数
evenNumbers.print();

// 打印奇数
oddNumbers.print();

env.execute();

以上代码演示了如何使用filter()和split()操作来拆分流，可以根据实际需求选择适合的方法来拆分流。