文章目录
- 物理分区（Physical Partitioning）
- 🍕1.随机分区（shuffle）
- 🍔2.轮询分区（Round-Robin）
- 🍟3. 重缩放分区（rescale）
- 🌭4.广播（broadcast）
- 🥙5.全局分区
- 🫔6.自定义分区
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物理分区（Physical Partitioning）
为了同keyBy相区别，我们把这些操作统称为“物理分区”操作。物理分区与keyBy另一大区别在于，keyBy之后得到的是一个KeyedStream，而物理分区之后结果仍是DataStream，且流中元素数据类型保持不变。从这一点也可以看出，分区算子并不对数据进行转换处理，只是定义了数据的传输方式。
🍕1.随机分区（shuffle）
最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用DataStream的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。
随机分区服从均匀分布（uniform distribution），所以可以把流中的数据随机打乱，均匀地传递到下游任务分区。因为是完全随机的，所以对于同样的输入数据, 每次执行得到的结果也不会相同。=
package com.fang.chapter05;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class ShuffleTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Marry", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./prod?id=1", 1000L),
new Event("Li", "./home", 3500L),
new Event("Bob", "./prod?id=2", 3200L),
new Event("Marry", "./home", 1200L),
new Event("Bob", "./prod?id=3", 110L),
new Event("Anna", "./home", 3550L),
new Event("Li", "./prod?id=4", 3210L)
);
//经洗牌后打印输出，并行度为 4
stream.shuffle().print("shuffle").setParallelism(4);
env.execute();
}
}
🍔2.轮询分区（Round-Robin）
轮询也是一种常见的重分区方式。简单来说就是“发牌”，按照先后顺序将数据做依次分发。通过调用DataStream的.rebalance()方法，就可以实现轮询重分区。rebalance 使用的是Round-Robin负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。
package com.fang.chapter05;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class ShuffleTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Marry", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./prod?id=1", 1000L),
new Event("Li", "./home", 3500L),
new Event("Bob", "./prod?id=2", 3200L),
new Event("Marry", "./home", 1200L),
new Event("Bob", "./prod?id=3", 110L),
new Event("Anna", "./home", 3550L),
new Event("Li", "./prod?id=4", 3210L)
);
// 经轮询重分区后打印输出，并行度为 4
stream.rebalance().print("rebalance").setParallelism(4);
//stream.print("rebalance").setParallelism(4);//默认使用
env.execute();
}
}
🍟3. 重缩放分区（rescale）
重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用rescale()方法时，其实底层也是使用Round-Robin 算法进行轮询，但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中。也就是说，“发牌人”如果有多个，那么rebalance的方式是每个发牌人都面向所有人发牌；而rescale 的做法是分成小团体，发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。
package com.fang.chapter05;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction;
public class ShuffleTest2 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(new RichParallelSourceFunction<Integer>() {
@Override
public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws Exception {
for (int i = 0; i < 8; i++) {
// 将奇数发送到索引为 1 的并行子任务
// 将偶数发送到索引为 0 的并行子任务
if ((i + 1) % 2 == getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()) {
sourceContext.collect(i + 1);
}
}
}
@Override
public void cancel() {
}
}).setParallelism(2).rescale().print().setParallelism(4);
env.execute();
}
}
🌭4.广播（broadcast）
这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份，可能进行重复处理。可以通过调用DataStream的broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。
package com.fang.chapter05;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class ShuffleTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取数据源，并行度为 1
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L)
);
// 经广播后打印输出，并行度为 4
stream.broadcast().print("broadcast").setParallelism(4);
env.execute();
}
}
🥙5.全局分区
全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端，通过调用.global()方法，会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行度变成了 1，所以使用这个操作需要非常谨慎，可能对程序造成很大的压力。
package com.fang.chapter05;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class ShuffleTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 读取数据源，并行度为 1
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L),
new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L),
new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L)
);
// 经广播后打印输出，并行度为 4
stream.global().print().setParallelism(4);
env.execute();
}
}
🫔6.自定义分区
当 Flink 提 供 的 所 有 分 区 策 略 都 不 能 满 足 用 户 的 需 求 时 ， 我 们 可 以 通 过 使 用partitionCustom()方法来自定义分区策略。
在调用时，方法需要传入两个参数，第一个是自定义分区器（Partitioner）对象，第二个是应用分区器的字段，它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样：可以通过字段名称指定，也可以通过字段位置索引来指定，还可以实现一个 KeySelector
package com.fang.chapter05;
import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class ShuffleTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
.partitionCustom(new Partitioner<Integer>() {
@Override
public int partition(Integer key, int numPartitions) {
return key % 2;
}
}, new KeySelector<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer getKey(Integer value) throws Exception {
return value;
}
})
.print().setParallelism(2);
env.execute();
}
}
