1.Flink中的KeyBy
在Flink中，KeyBy作为我们常用的一个聚合类型算子，它可以按照相同的Key对数据进行重新分区，分区之后分配到对应的子任务当中去。
源码解析
keyBy 得到的结果将不再是 DataStream，而是会将 DataStream 转换为 KeyedStream(键控流)，KeyedStream 可以认为是“分区流”或者“键控流”，它是对 DataStream 按照 key 的一个逻辑分区。
所以泛型有两个类型：除去当前流中的元素类型外，还需要指定 key 的类型。
KeyBy是如何实现分区的呢
Flink中的KeyBy底层其实就是通过Hash实现的，通过对Key的值进行Hash，再做一次murmurHash，取模运算。
再通过Job的并行度，就能获取每个Key应该分配到那个子任务中了。
2.分组和分区在Flink中的区别
分区：分区（Partitioning）是将数据流划分为多个子集，这些子集可以在不同的任务实例上进行处理，以实现数据的并行处理。
数据具体去往哪个分区，是通过指定的 key 值先进行一次 hash 再进行一次 murmurHash，通过上述计算得到的值再与并行度进行相应的计算得到。
分组：分组（Grouping）是将具有相同键值的数据元素归类到一起，以便进行后续操作（如聚合、窗口计算等）。
key值相同的数据将进入同一个分组中。
注意：数据如果具有相同的key将一定去往同一个分组和分区，但是同一分区中的数据不一定属于同一组。
3.代码示例
package com.flink.DataStream.Aggregation;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class FlinkKeyByDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//TODO 创建Flink上下文执行环境
StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//设置并行度为1
streamExecutionEnvironment.setParallelism(1);
//设置执行模式为批处理
streamExecutionEnvironment.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);
//TODO source 从集合中创建数据源
DataStreamSource<String> dataStreamSource = streamExecutionEnvironment.fromElements("hello word", "hello flink");
//TODO 方式一 匿名实现类
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> outputStreamOperator1 = dataStreamSource
.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public void flatMap(String s, Collector<String> collector) throws Exception {
String[] s1 = s.split(" ");
for (String word : s1) {
collector.collect(word);
}
}
})
.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception {
Tuple2<String, Integer> aa = Tuple2.of(s, 1);
return aa;
}
})
/**
* keyBy 得到的结果将不再是 DataStream，而是会将 DataStream 转换为 KeyedStream(键控流)
* KeyedStream 可以认为是“分区流”或者“键控流”，它是对 DataStream 按照 key 的一个逻辑分区
* 所以泛型有两个类型：除去当前流中的元素类型外，还需要指定 key 的类型。
* */
/**
* 分组和分区在Flink 中具有不同的含义和作用：
* 分区：分区（Partitioning）是将数据流划分为多个子集，这些子集可以在不同的任务实例上进行处理，以实现数据的并行处理。
* 数据具体去往哪个分区，是通过指定的 key 值先进行一次 hash 再进行一次 murmurHash，通过上述计算得到的值再与并行度进行相应的计算得到。
* 分组：分组（Grouping）是将具有相同键值的数据元素归类到一起，以便进行后续操作 （如聚合、窗口计算等）。
* key 值相同的数据将进入同一个分组中。
* 注意：数据如果具有相同的key将一定去往同一个分组和分区，但是同一分区中的数据不一定属于同一组。
* */
.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
@Override
public String getKey(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {
return stringIntegerTuple2.f0;
}
})
.sum(1);
//TODO 方式二 Lamda表达式实现
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> outputStreamOperator2 = dataStreamSource
.flatMap((String s, Collector<String> collector) -> {
String[] s1 = s.split(" ");
for (String word : s1) {
collector.collect(word);
}
})
.returns(Types.STRING)
.map((String word) -> {
return Tuple2.of(word, 1);
})
//Java中lamda表达式存在类型擦除
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
.keyBy((Tuple2<String, Integer> s) -> {
return s.f0;
})
.sum(1);
//TODO sink
outputStreamOperator1.print("方式一");
outputStreamOperator2.print("方式二");
//TODO 执行
streamExecutionEnvironment.execute("Flink KeyBy Demo");
}
}
