如何分析Flink中的KeyBy
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KeyBy算子:将数据流按照指定key进行分区(分组)
示例环境
java.version: 1.8.x flink.version: 1.11.1
示例数据源 (项目码云下载)
Flink 系例 之 搭建开发环境与数据
KeyBy.java
package com.flink.examples.functions; import com.flink.examples.DataSource; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import java.util.List; /** * @Description KeyBy算子:将数据流按照指定key进行分区 */ public class KeyBy { /** * 遍历集合,将用户按性别分成两类 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //如果有多个分区,则设置并行度需大于1,或者在算子上设置setParallelism(2)前行度,否则算子只有一个并行度,则计算结果始终只有一个分区 // env.setParallelism(4); List> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList(); DataStream > dataStream = env.fromCollection(tuple3List); //注意:使用Integer进行分区时,会导致分区结果不对,转换成String类型输出key即可正确输出 KeyedStream , String> keyedStream = dataStream.keyBy(new KeySelector , String>() { @Override public String getKey(Tuple3 tuple3) throws Exception { //f1为性别字段,以相同f1值(性别)进行分区 return String.valueOf(tuple3.f1); } }); //lambda // KeyedStream , String> keyedStream = dataStream.keyBy((KeySelector , String>) t3 -> t3.f1); //指定第几个字段做为key进行计算 // KeyedStream , Tuple> keyedStream = dataStream.keyBy(1); keyedStream.print().setParallelism(4); env.execute("flink keyBy job"); } }
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2> (张三,man,20) 4> (李四,girl,24) 2> (王五,man,29) 4> (刘六,girl,32) 2> (吴八,man,30) 4> (伍七,girl,18)
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