Flink之转换算子 （Transformation）
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数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。一个 Flink 程序的核心，其实就是所有的转换操作，它们决定了处理的业务逻辑。
基本转换算子
映射（map）
map 是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个“一一映射”，消费一个元素就产出一个元素。
这里我们把对象中用户名提取出来
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
/**
* 将对象转化为单个用户名
*/
SingleOutputStreamOperator<String> map = stream.map(new MapFunction<Event, String>() {
@Override
public String map(Event event) throws Exception {
return event.user;
}
});
map.print();
env.execute();
}
打印结果
Mary
Bob
过滤
filter 转换操作，顾名思义是对数据流执行一个过滤，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为 true 则元素正常输出，若为 false 则元素被过滤掉。
这里我们过滤出来姓名为Mary的数据
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
/**
* 过滤出来名称为Mary的数据
*/
SingleOutputStreamOperator<Event> filter = stream.filter(new FilterFunction<Event>() {
@Override
public boolean filter(Event event) throws Exception {
return event.user.equals("Mary");
}
});
filter.print();
env.execute();
}
#扁平映射（flatMap）
flatMap 操作又称为扁平映射，主要是将数据流中的整体（一般是集合类型）拆分成一个一个的个体使用。消费一个元素，可以产生 0 到多个元素。flatMap 可以认为是“扁平化”（flatten）和“映射”（map）两步操作的结合，也就是先按照某种规则对数据进行打散拆分，再对拆分后的元素做转换处理。
flatMap 操作会应用在每一个输入事件上面，FlatMapFunction 接口中定义了 flatMap 方法，用户可以重写这个方法，在这个方法中对输入数据进行处理，并决定是返回 0 个、1 个或多个结果数据。因此 flatMap 并没有直接定义返回值类型，而是通过一个“收集器”（Collector）来指定输出。希望输出结果时，只要调用收集器的.collect()方法就可以了；这个方法可以多次调用，也可以不调用。所以 flatMap 方法也可以实现 map 方法和 filter 方法的功能，当返回结果是 0 个的时候，就相当于对数据进行了过滤，当返回结果是 1 个的时候，相当于对数据进行了简单的转换操作。
当名称为Mary的时候输出名称，当名称为Bob的时候输出名称和url
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
SingleOutputStreamOperator<String> flatMap = stream.flatMap(new FlatMapFunction<Event, String>() {
@Override
public void flatMap(Event event, Collector<String> collector) throws Exception {
if (event.user.equals("Mary")) {
collector.collect(event.user);
} else if (event.user.equals("Bob")) {
collector.collect(event.user);
collector.collect(event.url);
}
}
});
flatMap.print();
env.execute();
}
聚合算子
按键分区（keyBy）
对于 Flink 而言，DataStream 是没有直接进行聚合的 API 的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。所以在 Flink 中，要做聚合，需要先进行分区；这个操作就是通过 keyBy 来完成的。
keyBy 是聚合前必须要用到的一个算子。keyBy 通过指定键（key），可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区（partitions）。这里所说的分区，其实就是并行处理的子任务，也就对应着任务槽（task slot）。
基于不同的 key，流中的数据将被分配到不同的分区中去，这样一来，所有具有相同的 key 的数据，都将被发往同一个分区，那么下一步算子操作就将会在同一个 slot中进行处理了。
在内部，是通过计算 key 的哈希值（hash code），对分区数进行取模运算来实现的。所以这里 key 如果是 POJO 的话，必须要重写 hashCode()方法。
这里根据用户名进行分组
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
/**
* 这里根据用户名进行分组
*/
KeyedStream<Event, String> eventStringKeyedStream = stream.keyBy(new KeySelector<Event, String>() {
@Override
public String getKey(Event event) throws Exception {
return event.user;
}
});
eventStringKeyedStream.print();
env.execute();
}
需要注意的是，keyBy 得到的结果将不再是 DataStream，而是会将 DataStream 转换为KeyedStream。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。
KeyedStream 也继承自 DataStream，所以基于它的操作也都归属于 DataStream API。但它跟之前的转换操作得到的 SingleOutputStreamOperator 不同，只是一个流的分区操作，并不是一个转换算子。KeyedStream 是一个非常重要的数据结构，只有基于它才可以做后续的聚合操作（比如 sum，reduce）；而且它可以将当前算子任务的状态（state）也按照 key 进行划分、限定为仅对当前 key 有效。
简单聚合
有了按键分区的数据流 KeyedStream，我们就可以基于它进行聚合操作了。Flink 为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合 API，主要有以下几种：
sum()：在输入流上，对指定的字段做叠加求和的操作。
min()：在输入流上，对指定的字段求最小值。
max()：在输入流上，对指定的字段求最大值。
minBy()：与 min()类似，在输入流上针对指定字段求最小值。不同的是，min()只计算指定字段的最小值，其他字段会保留最初第一个数据的值；而 minBy()则会返回包含字段最小值的整条数据。
maxBy()：与 max()类似，在输入流上针对指定字段求最大值。两者区别与min()/minBy()完全一致。
这里就不做过多例子了
归约聚合（reduce）重点
如果说简单聚合是对一些特定统计需求的实现，那么 reduce 算子就是一个一般化的聚合统计操作了。从大名鼎鼎的 MapReduce 开始，我们对 reduce 操作就不陌生：它可以对已有的数据进行归约处理，把每一个新输入的数据和当前已经归约出来的值，再做一个聚合计算。
调用 KeyedStream 的 reduce 方法时，需要传入一个参数，实现 ReduceFunction 接口。接口在源码中的定义如下：
public interface ReduceFunction<T> extends Function, Serializable {
T reduce(T value1, T value2) throws Exception;
}
ReduceFunction 接口里需要实现 reduce()方法，这个方法接收两个输入事件，经过转换处理之后输出一个相同类型的事件；所以，对于一组数据，我们可以先取两个进行合并，然后再将合并的结果看作一个数据、再跟后面的数据合并，最终会将它“简化”成唯一的一个数据，
这也就是 reduce“归约”的含义。在流处理的底层实现过程中，实际上是将中间“合并的结果”作为任务的一个状态保存起来的；之后每来一个新的数据，就和之前的聚合状态进一步做归约。
其实，reduce 的语义是针对列表进行规约操作，运算规则由 ReduceFunction 中的 reduce方法来定义，而在 ReduceFunction 内部会维护一个初始值为空的累加器，注意累加器的类型和输入元素的类型相同，当第一条元素到来时，累加器的值更新为第一条元素的值，当新的元素到来时，新元素会和累加器进行累加操作，这里的累加操作就是 reduce 函数定义的运算规则。然后将更新以后的累加器的值向下游输出。
我们将数据流按照用户 id 进行分区，然后用一个 reduce 算子实现 sum 的功能，统计每个用户访问的频次；进而将所有统计结果分到一组，用另一个 reduce 算子实现 maxBy 的功能，记录所有用户中访问频次最高的那个，也就是当前访问量最大的用户是谁。
这里用到了自定义source
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Calendar;
import java.util.Random;
public class ClickSource implements SourceFunction<Event> {
// 声明一个布尔变量，作为控制数据生成的标识位
private Boolean running = true;
public void run(SourceContext<Event> sourceContext) throws Exception {
Random random = new Random(); // 在指定的数据集中随机选取数据
String[] users = {"Mary", "Alice", "Bob", "Cary"};
String[] urls = {"./home", "./cart", "./fav", "./prod?id=1",
"./prod?id=2"};
while (running) {
sourceContext.collect(new Event(
users[random.nextInt(users.length)],
urls[random.nextInt(urls.length)],
Calendar.getInstance().getTimeInMillis()
));
// 隔 1 秒生成一个点击事件，方便观测
Thread.sleep(1000);
}
}
public void cancel() {
running = false;
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 这里的 ClickSource()使用了之前自定义数据源小节中的 ClickSource()
env.addSource(new ClickSource())
// 将 Event 数据类型转换成元组类型
.map(new MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> map(Event e) throws Exception {
return Tuple2.of(e.user, 1L);
}
})
.keyBy(r -> r.f0) // 使用用户名来进行分流
.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1,
Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
// 每到一条数据，用户 pv 的统计值加 1
return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
}
})
.keyBy(r -> true) // 为每一条数据分配同一个 key，将聚合结果发送到一条流中去
.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> reduce(Tuple2<String, Long> value1,
Tuple2<String, Long> value2) throws Exception {
// 将累加器更新为当前最大的 pv 统计值，然后向下游发送累加器的值
return value1.f1 > value2.f1 ? value1 : value2;
}
}).print();
env.execute();
}
reduce 同简单聚合算子一样，也要针对每一个 key 保存状态。因为状态不会清空，所以我们需要将 reduce 算子作用在一个有限 key 的流上。
自定义函数(UDF)
很容易发现，这些接口有一个共同特点：全部都以算子操作名称 + Function 命名，例如源算子需要实现 SourceFunction 接口，map 算子需要实现 MapFunction 接口，reduce 算子需要实现 ReduceFunction 接口。而且查看源码会发现，它们都继承自 Function 接口;这个接口是空的，主要就是为了方便扩展为单一抽象方法（Single Abstract Method，SAM）接口，这就是我们所说的“函数接口”——比如 MapFunction 中需要实现一个 map()方法，ReductionFunction中需要实现一个 reduce()方法，它们都是 SAM 接口。我们知道，Java 8 新增的 Lambda 表达式就可以实现 SAM 接口；所以这样的好处就是，我们不仅可以通过自定义函数类或者匿名类来实现接口，也可以直接传入 Lambda 表达式。这就是所谓的用户自定义函数（user-defined function，UDF）。
函数类（Function Classes）
对于大部分操作而言，都需要传入一个用户自定义函数（UDF），实现相关操作的接口，来完成处理逻辑的定义。Flink 暴露了所有 UDF 函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，例如 MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction 等。
所以最简单直接的方式，就是自定义一个函数类，实现对应的接口。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> clicks = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
DataStream<Event> stream = clicks.filter(new FlinkFilter());
stream.print();
env.execute();
}
public static class FlinkFilter implements FilterFunction<Event> {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.url.contains("home");
}
}
当然还可以通过匿名类来实现 FilterFunction 接口：
DataStream<String> stream = clicks.filter(new FilterFunction<Event>() {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.url.contains("home");
}
});
为了类可以更加通用，我们还可以将用于过滤的关键字"home"抽象出来作为类的属性，调用构造方法时传进去。
DataStream<Event> stream = clicks.filter(new KeyWordFilter("home"));
public static class KeyWordFilter implements FilterFunction<Event> {
private String keyWord;
KeyWordFilter(String keyWord) { this.keyWord = keyWord; }
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.url.contains(this.keyWord);
} }
匿名函数（Lambda）
匿名函数（Lambda 表达式）是 Java 8 引入的新特性，方便我们更加快速清晰地写代码。Lambda 表达式允许以简洁的方式实现函数，以及将函数作为参数来进行传递，而不必声明额外的（匿名）类。
Flink 的所有算子都可以使用 Lambda 表达式的方式来进行编码，但是，当 Lambda 表达式使用 Java 的泛型时，我们需要显式的声明类型信息。
下例演示了如何使用 Lambda 表达式来实现一个简单的 map() 函数，我们使用 Lambda 表达式来计算输入的平方。在这里，我们不需要声明 map() 函数的输入 i 和输出参数的数据类型，因为 Java 编译器会对它们做出类型推断。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> clicks = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
//map 函数使用 Lambda 表达式，返回简单类型，不需要进行类型声明
DataStream<String> stream1 = clicks.map(event -> event.url);
stream1.print();
env.execute();
}
由于 OUT 是 String 类型而不是泛型，所以 Flink 可以从函数签名 OUT map(IN value) 的实现中自动提取出结果的类型信息。
但是对于像 flatMap() 这样的函数，它的函数签名 void flatMap(IN value, Collector out) 被 Java 编译器编译成了 void flatMap(IN value, Collector out)，也就是说将 Collector 的泛型信息擦除掉了。这样 Flink 就无法自动推断输出的类型信息了。
例如：
// flatMap 使用 Lambda 表达式，必须通过 returns 明确声明返回类型
DataStream<String> stream2 = clicks.flatMap((Event event, Collector<String> out) -> {
out.collect(event.url);
}).returns(Types.STRING);
stream2.print();
当使用 map() 函数返回 Flink 自定义的元组类型时也会发生类似的问题。下例中的函数签名 Tuple2<String, Long> map(Event value) 被类型擦除为 Tuple2 map(Event value)。
//使用 map 函数也会出现类似问题，以下代码会报错
DataStream<Tuple2<String, Long>> stream3 = clicks.map( event -> Tuple2.of(event.user, 1L) );
stream3.print();
一般来说，这个问题可以通过多种方式解决：
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource<Event> clicks = env.fromElements(
new Event("Mary", "./home", 1000L),
new Event("Bob", "./cart", 2000L)
);
// 想要转换成二元组类型，需要进行以下处理
// 1) 使用显式的 ".returns(...)"
DataStream<Tuple2<String, Long>> stream3 = clicks
.map(event -> Tuple2.of(event.user, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
stream3.print();
// 2) 使用类来替代 Lambda 表达式
clicks.map(new MyTuple2Mapper())
.print();
// 3) 使用匿名类来代替 Lambda 表达式
clicks.map(new MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> map(Event value) throws Exception {
return Tuple2.of(value.user, 1L);
}
}).print();
env.execute();
}
// 自定义 MapFunction 的实现类
public static class MyTuple2Mapper implements MapFunction<Event, Tuple2<String, Long>> {
@Override
public Tuple2<String, Long> map(Event value) throws Exception {
return Tuple2.of(value.user, 1L);
}
}
富函数类（Rich Function Classes）
“富函数类”也是 DataStream API 提供的一个函数类的接口，所有的 Flink 函数类都有其Rich 版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如：RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction 等。
既然“富”，那么它一定会比常规的函数类提供更多、更丰富的功能。与常规函数类的不同主要在于，富函数类可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。
Rich Function 有生命周期的概念。典型的生命周期方法有：
open()方法，是 Rich Function 的初始化方法，也就是会开启一个算子的生命周期。当一个算子的实际工作方法例如 map()或者 filter()方法被调用之前，open()会首先被调用。所以像文件 IO 的创建，数据库连接的创建，配置文件的读取等等这样一次性的工作，都适合在 open()方法中完成。
close()方法，是生命周期中的最后一个调用的方法，类似于解构方法。一般用来做一些清理工作。
需要注意的是，这里的生命周期方法，对于一个并行子任务来说只会调用一次；而对应的，实际工作方法，例如 RichMapFunction 中的 map()，在每条数据到来后都会触发一次调用。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(2);
DataStreamSource<Event> clicks = 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)
);
// 将点击事件转换成长整型的时间戳输出
clicks.map(new RichMapFunction<Event, Long>() {
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
System.out.println(" 索 引 为 " +
getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务开始");
}
@Override
public Long map(Event value) throws Exception {
return value.timestamp;
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
System.out.println(" 索 引 为 " +
getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务结束");
}
})
.print();
env.execute();
}
输出结果是：
索引为 0 的任务开始
索引为 1 的任务开始
1> 1000
2> 2000
2> 60000
1> 5000
索引为 0 的任务结束
索引为 1 的任务结束
物理分区（Physical Partitioning）
顾名思义，“分区”（partitioning）操作就是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分区去进行下一步处理。其实我们对分区操作并不陌生，前面介绍聚合算子时，已经提到了 keyBy，它就是一种按照键的哈希值来进行重新分区的操作。只不过这种分区操作只能保证把数据按key“分开”，至于分得均不均匀、每个 key 的数据具体会分到哪一区去，这些是完全无从控制的——所以我们有时也说，keyBy 是一种逻辑分区（logical partitioning）操作。
如果说 keyBy 这种逻辑分区是一种“软分区”，那真正硬核的分区就应该是所谓的“物理分区”（physical partitioning）。也就是我们要真正控制分区策略，精准地调配数据，告诉每个数据到底去哪里。其实这种分区方式在一些情况下已经在发生了：例如我们编写的程序可能对多个处理任务设置了不同的并行度，那么当数据执行的上下游任务并行度变化时，数据就不应该还在当前分区以直通（forward）方式传输了——因为如果并行度变小，当前分区可能没有下游任务了；而如果并行度变大，所有数据还在原先的分区处理就会导致资源的浪费。所以这种情况下，系统会自动地将数据均匀地发往下游所有的并行任务，保证各个分区的负载均衡。
有些时候，我们还需要手动控制数据分区分配策略。比如当发生数据倾斜的时候，系统无法自动调整，这时就需要我们重新进行负载均衡，将数据流较为平均地发送到下游任务操作分区中去。Flink 对于经过转换操作之后的 DataStream，提供了一系列的底层操作接口，能够帮我们实现数据流的手动重分区。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。
常见的物理分区策略有随机分配（Random）、轮询分配（Round-Robin）、重缩放（Rescale）和广播（Broadcast），下边我们分别来做了解。
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。
经过随机分区之后，得到的依然是一个 DataStream。
我们可以做个简单测试：将数据读入之后直接打印到控制台，将输出的并行度设置为 4，中间经历一次 shuffle。执行多次，观察结果是否相同。
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.addSource(new ClickSource());
// 经洗牌后打印输出，并行度为 4
stream.shuffle().print("shuffle").setParallelism(4);
env.execute();
}
可以得到如下形式的输出结果：
shuffle:1> Event{user='Bob', url='./cart', timestamp=...}
shuffle:4> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}
shuffle:3> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:4> Event{user='Cary', url='./cart', timestamp=...}
shuffle:3> Event{user='Cary', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:1> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}
shuffle:2> Event{user='Mary', url='./home', timestamp=...}
shuffle:1> Event{user='Bob', url='./fav', timestamp=...}
shuffle:2> Event{user='Mary', url='./home', timestamp=...}
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
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.addSource(new ClickSource());
// 经轮询重分区后打印输出，并行度为 4
stream.rebalance().print("rebalance").setParallelism(4);
env.execute();
}
输出结果的形式如下所示，可以看到，数据被平均分配到所有并行任务中去了。
rebalance:2> Event{user='Cary', url='./fav', timestamp=...}
rebalance:3> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
rebalance:4> Event{user='Mary', url='./fav', timestamp=...}
rebalance:1> Event{user='Cary', url='./home', timestamp=...}
rebalance:2> Event{user='Cary', url='./cart', timestamp=...}
rebalance:3> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=...}
rebalance:4> Event{user='Cary', url='./prod?id=2', timestamp=...}
rebalance:1> Event{user='Bob', url='./prod?id=2', timestamp=...}
rebalance:2> Event{user='Alice', url='./prod?id=1', timestamp=...}
...
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。
当下游任务（数据接收方）的数量是上游任务（数据发送方）数量的整数倍时，rescale的效率明显会更高。比如当上游任务数量是 2，下游任务数量是 6 时，上游任务其中一个分区的数据就将会平均分配到下游任务的 3 个分区中。
由于 rebalance 是所有分区数据的“重新平衡”，当 TaskManager 数据量较多时，这种跨节点的网络传输必然影响效率；而如果我们配置的 task slot 数量合适，用 rescale 的方式进行“局部重缩放”，就可以让数据只在当前 TaskManager 的多个 slot 之间重新分配，从而避免了网络传输带来的损耗。
从底层实现上看，rebalance 和 rescale 的根本区别在于任务之间的连接机制不同。rebalance将会针对所有上游任务（发送数据方）和所有下游任务（接收数据方）之间建立通信通道，这是一个笛卡尔积的关系；而 rescale 仅仅针对每一个任务和下游对应的部分任务之间建立通信通道，节省了很多资源。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 这里使用了并行数据源的富函数版本
// 这样可以调用 getRuntimeContext 方法来获取运行时上下文的一些信息
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();
}
这里使用 rescale 方法，来做数据的分区，输出结果是：
4> 3
3> 1
1> 2
1> 6
3> 5
4> 7
2> 4
2> 8
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。
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.addSource(new ClickSource());
// 经广播后打印输出，并行度为 4
stream.broadcast().print("broadcast").setParallelism(4);
env.execute();
}
broadcast:3> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:1> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:4> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:2> Event{user='Mary', url='./cart', timestamp=...}
broadcast:2> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:1> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:3> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
broadcast:4> Event{user='Alice', url='./fav', timestamp=...}
可以看到，数据被复制然后广播到了下游的所有并行任务中去了。
全局分区（global）
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。
自定义分区（Custom）
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。
我们可以对一组自然数按照奇偶性进行重分区。
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 将自然数按照奇偶分区
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();
}
![LeetCode[373]查找和最小的K对数字](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6a97303eaaaa4f4997fd504504638703.png)
