基于每个key的hashcode 进行一个重分区 当同一个key进行重分区的时候必然会放入带同一个分区。当前分区一定有这个key的所有数据。同一个分区可以有多种key keyby的转换涉及到一个数据结构的转换 datastream ==> keyedStream 观察数据源码: datastream 本身没有聚合的方法 当转换为keyedStream 之后就有了聚合方法 这个...
键控流转换算子keyby若现做聚合操作,必须先分组,所以keyby很重要keyby算子比较特殊,并不是一步具体的执行操作 不是真正意义上的aoprete 它就是定义了一下两个任务之间 数据的传输模式keyby基于定义的key做分组 基于每个key的hashcode 进行一个重分区当同一个key进行重分区的时候必然会放入带同一个分区。当前分区一定...
我们需要向keyBy算子传递一个参数,以告知Flink以什么字段作为Key进行分组。 我们可以使用数字位置来指定Key: valdataStream:DataStream[(Int,Double)]=senv.fromElements((1,1.0),(2,3.2),(1,5.5),(3,10.0),(3,12.5))// 使用数字位置定义Key 按照第一个字段进行分组valkeyedStream=dataStream.keyBy(0) 也可以...
可以看到输出结果,一方面是是key-reduce的状态,从RUNNING迁移到FINISHED;另一方面是按组输出了最终的reduce值。 聚合 KeyedStream→DataStream 在被Keys化数据流上滚动聚合。min和minBy之间的差异是min返回最小值,而minBy返回该字段中具有最小值的数据元(max和maxBy类似)。 ---TODO 这里存疑,因为返回的数据始终是数...
3> key:1,value:2 4> key:2,value:3 4> key:2,value:4 可以看到,前面的 3> 和 4> 输出 本身是个分组,而且顺序是从先输出key=1的tuple数组,再输出key=2的数组。 也就是说,keyby类似于sql中的group by,将数据进行了分组。后面基于keyedSteam的操作,都是组内操作。
我们可以使用数字位置来指定Key：也可以使用字段名来指定Key，比如StockPrice里的股票代号symbol：一旦按照Key分组后，我们后续可以按照Key进行时间窗口的处理和状态的创建和更新。数据流里包含相同Key的数据都可以访问和修改相同的状态 常见的聚合操作有sum、max、min等，这些聚合操作统称为aggregation。
以下是 `KEY BY` 语句的一般语法: ```sql SELECT ... FROM ... KEY BY column1, column2, ... ``` 其中,`column1, column2, ...` 是要作为键值的列名。你可以指定一个或多个列作为键值,以便将数据按这些列的值进行分组或分区。 以下是一个示例,演示如何使用 `KEY BY` 语句: ```sql SELECT ...
在key 非常多的情况下,最大并行度适合设置比较大(几千),不容易出现数据倾斜,以 Flink SQL 场景举例:row_number = 1 partition key user_id 的 Deduplicate 场景(user_id 一般都非常多) 在key 不是很多的情况下,最大并行度适合设置不是很大,不然会加重数据倾斜,以 Flink SQL 场景举例:group by dim1,dim2...
keyBy:将Stream根据指定的Key进行分区,是根据key的散列值进行分区的(和sql的group by类似) max:对数据聚合,取最大值,非聚合字段,返回的是第一次的值 maxBy:和max类似,但是在非聚合字段返回的是当前最大值 值得注意的是:这里的算子只能单字段聚合,另外的字段可以保留当前最大值或者首个值 ...
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布...