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keyby是分组,分组自带分区,是数据的重新分配,windowAll是强行合并成一个子任务所以结果是windowAll以后会变成一个子任务在执行,同理如果两个不同分组key的keyby前后执行,等于两次数据的重新分配,效果等同于只执行了第二个。 数据生成器 DataGeneratorSourcedataGeneratorSource=newDataGeneratorSource<>(newGeneratorFunction...
3. KeyBy DataStream → KeyedStream:输入必须是Tuple类型,逻辑地将一个流拆分成不相交的分区,每个分区包含具有相同key的元素,在内部以hash的形式实现的。 Reduce KeyedStream → DataStream:一个分组数据流的聚合操作,合并当前的元素和上次聚合的结果,产生一个新的值,返回的流中包含每一次聚合的结果,而不是只返回最...
物理分区: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: 随机分配(Random) 轮询分配(Round-Robin) 重缩放(Rescale) 广播...
keyBy 绝大多数情况,我们要根据事件的某种属性或数据的某个字段进行分组,对一个分组内的数据进行处理。如下图所示,keyBy算子根据元素的形状对数据进行分组,相同形状的元素被分到了一起,可被后续算子统一处理。比如,多支股票数据流处理时,可以根据股票代号进行分组,然后对同一股票代号的数据统计其价格变动。又如,电商...
4)KeyBy:基于 key 对流进行分区,分区操作有多种类型,分区函数也有多种 5)Reduce:对数据流作聚合操作汇总出一条数据流数据,常用的 average/sum/min/max/count等方法都可使用reduce可实现 6)Window:允许按横切的时间或数据流条数对KeyedStream进行分组聚合统计并输出汇总数据流 ...
(1)keyby 按键分区 keyby 实际上是逻辑意义上的分组而不是物理意义上的分组,即它不会对物理资源进行划分。多并行度时每个度代表一个子任务,涵盖一定的资源,keyby 只会对这些资源分区,但它们还是在同一个子任务内,因此 keyby 不能设置并行度 (2)简单聚合算子 【1】在 keyby 之后才能调用 【2】只有 Tuple 类型...
5.3.4 KeyBy DataStream → KeyedStream:逻辑地将一个流拆分成不相交的分区,每个分区包含具有相同 key 的元素,在内部以 hash 的形式实现的。 5.3.5 滚动聚合算子(Rolling Aggregation) 这些算子可以针对 KeyedStream 的每一个支流做聚合。 sum()
具体实现思路就是,先按照 url 对数据进行 keyBy 分区,然后开窗进行增量聚合。这里就会发现一个问题:我们进行按键分区之后,窗口的计算就会只针对当前 key 有效了;也就是说,每个窗口的统计结果中,只会有一个 url 的浏览量,这是无法直接用 ProcessWindowFunction进行排序的。所以我们只能分成两步:先对每个 url 链接统...
通过调整Flink并行度,解决数据源消费不均匀或者数据源反压的情况。我们常常例如kafka数据源,调整并行度的原则:Source并行度与 kafka分区数是一样的,或者 kafka 分区数是KafkaSource 并发度的整数倍。建议是并行度等于分区数。key 分布不均匀 上游数据分布不均匀,使用keyBy来打散数据的时候出现倾斜。通过添加随机前缀,打...