如何分析Flink中的KeyBy

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KeyBy算子：將數(shù)據(jù)流按照指定key進(jìn)行分區(qū)（分組）

示例環(huán)境

java.version: 1.8.x
flink.version: 1.11.1

 示例數(shù)據(jù)源 （項(xiàng)目碼云下載）

Flink 系例 之 搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境與數(shù)據(jù)

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：將數(shù)據(jù)流按照指定key進(jìn)行分區(qū)
 */
public class KeyBy {

    /**
     * 遍歷集合，將用戶(hù)按性別分成兩類(lèi)
     * @param args
     * @throws Exception
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //如果有多個(gè)分區(qū)，則設(shè)置并行度需大于1,或者在算子上設(shè)置setParallelism(2)前行度，否則算子只有一個(gè)并行度，則計(jì)算結(jié)果始終只有一個(gè)分區(qū)
//        env.setParallelism(4);
        List<Tuple3<String,String,Integer>> tuple3List = DataSource.getTuple3ToList();
        DataStream<Tuple3<String,String,Integer>> dataStream = env.fromCollection(tuple3List);
        //注意：使用Integer進(jìn)行分區(qū)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致分區(qū)結(jié)果不對(duì)，轉(zhuǎn)換成String類(lèi)型輸出key即可正確輸出
        KeyedStream<Tuple3<String,String,Integer>, String> keyedStream = dataStream.keyBy(new KeySelector<Tuple3<String,String,Integer>, String>() {
            @Override
            public String getKey(Tuple3<String, String, Integer> tuple3) throws Exception {
                //f1為性別字段,以相同f1值（性別）進(jìn)行分區(qū)
                return String.valueOf(tuple3.f1);
            }
        });

        //lambda
//        KeyedStream<Tuple3<String,String,Integer>, String> keyedStream = dataStream.keyBy((KeySelector<Tuple3<String, String, Integer>, String>) t3 -> t3.f1);
        //指定第幾個(gè)字段做為key進(jìn)行計(jì)算
//        KeyedStream<Tuple3<String,String,Integer>, Tuple> keyedStream = dataStream.keyBy(1);
        keyedStream.print().setParallelism(4);
        env.execute("flink keyBy job");
    }
}

打印結(jié)果

2> (張三,man,20)
4> (李四,girl,24)
2> (王五,man,29)
4> (劉六,girl,32)
2> (吳八,man,30)
4> (伍七,girl,18)

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本文標(biāo)題：如何分析Flink中的KeyBy
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