Flink KeyBy的实现原理是基于“Hash Partitioning”,即将键值传递给哈希函数,并根据函数的输出将键值映射到特定的分区。每个分区都存储具有相同键值的所有输入元素,因此可以将大量输入数据分割为具有相同键值的多个子集。 Flink KeyBy可以用来提高Flink程序的性能,并帮助实现分布式计算。它可以将数据按照指定的键进行分区,从而...
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...
该key参数是通过所提取的关键KeySelector这是为指定keyBy()调用。如果是元组索引键或字符串字段引用,则始终使用此键类型,Tuple并且必须手动将其强制转换为正确大小的元组以提取键字段。 阿ProcessWindowFunction可以定义像这样使用: DataStream<Tuple2<String, Long>> input = ...; input .keyBy(t -> t.f0) .wi...
本文将研究keyBy的原理和用途。 首先,Flink的keyBy操作将流中的元素按照指定的key值进行分组。换句话说,keyBy操作根据设定的key返回一个新的DataStream,其中每个元素都属于同一个key组。为了更清楚地说明Flink keyBy操作,让我们以一个简单的例子来解释。考虑一个DataStream,它包含以下元素: (A,1) (B,2) (A,3) ...
对数据分组主要是为了进行后续的聚合操作,即对同组数据进行聚合分析。keyBy会将一个DataStream转化为一个KeyedStream,聚合操作会将KeyedStream转化为DataStream。如果聚合前每个元素数据类型是T,聚合后的数据类型仍为T。 本文涉及的完整的代码在github上:https://github.com/luweizheng/flink-tutorials ...
keyBy 原理回顾 当我们使用 keyBy 算子指定 key 的时候,底层是用你指定的 key ,然后去计算这个key 所对应的 keyGroupId,然后再利用 keyGroupId 来计算这个 key 被分配到哪个并行子任务上面。 关键的就是下面这两行代码。 keyGroupId = MathUtils.murmurHash(keyHash) % maxParallelism; ...
Time Window 可以根据窗口实现原理的不同分成三类，即滚动时间窗口（Tumbling Time Window）、滑动时间窗口...
keyBy作为Flink的一个高频使用算子,其功能跟MySQL的group by功能差不多;而window算子则是通过窗口机制,将无界数据集拆分成一个个有界数据集,详细信息后面会进一步介绍。 作为一个分布式流数据处理引擎,各算子可以在不同的线程(不同的线程可以位于...
2、多流Watermark获取:针对union、groupby、keyby等操作的算子会有多个上游输入边,每个输入边都有一个Watermark,算子会选取较小的Watermark水印时间戳作为当前算子的Watermark。具体选取手段如下:算子会保留3个inputWatermark1、inputWatermark2、combinedWatermark水印字段。inputWatermark1代表输入边1的当前水印,inputWatermark2...