上文学习了简单的map、flatmap、filter，在这里开始继续看keyBy及reduce
keyBy
先看定义，通过keyBy，DataStream→KeyedStream。
逻辑上将流分区为不相交的分区。具有相同Keys的所有记录都分配给同一分区。在内部，keyBy（）是使用散列分区实现的。指定键有不同的方法。
此转换返回KeyedStream，其中包括使用被Keys化状态所需的KeyedStream。
dataStream.keyBy("someKey") // Key by field "someKey"
dataStream.keyBy(0) // Key by the first element of a Tuple（数组）
注意 如果出现以下情况，则类型不能成为关键：
- 它是POJO类型但不覆盖hashCode（）方法并依赖于Object.hashCode（）实现。
- 它是任何类型的数组。
看段代码：
public class KeyByTestJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// this can be used in a streaming program like this (assuming we have a StreamExecutionEnvironment env)
env.fromElements(Tuple2.of(2L, 3L), Tuple2.of(1L, 5L), Tuple2.of(1L, 7L), Tuple2.of(2L, 4L), Tuple2.of(1L, 2L))
.keyBy(0) // 以数组的第一个元素作为key
.map((MapFunction, String>) longLongTuple2 -> "key:" + longLongTuple2.f0 + ",value:" + longLongTuple2.f1)
.print();
env.execute("execute");
}
}
运行后，结果如下：
3> key:1,value:5
3> key:1,value:7
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。
断点看了下keyedStream的结构：
可以看到，包含了keyType、keySelector，以及转换后的PartitionTransformation，也就是已经做了分区了。后续的所有操作都是按照分区内数据来处理的。
reduce
reduce表示将数据合并成一个新的数据，返回单个的结果值，并且 reduce 操作每处理一个元素总是创建一个新值。而且reduce方法不能直接应用于SingleOutputStreamOperator对象，也好理解，因为这个对象是个无限的流，对无限的数据做合并，没有任何意义哈！
所以reduce需要针对分组或者一个window(窗口)来执行，也就是分别对应于keyBy、window/timeWindow 处理后的数据，根据ReduceFunction将元素与上一个reduce后的结果合并，产出合并之后的结果。
在上面代码的基础上修改：
public class KeyByTestJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// this can be used in a streaming program like this (assuming we have a StreamExecutionEnvironment env)
env.fromElements(Tuple2.of(2L, 3L), Tuple2.of(1L, 5L), Tuple2.of(1L, 7L), Tuple2.of(2L, 4L), Tuple2.of(1L, 2L))
.keyBy(0) // 以数组的第一个元素作为key
.reduce((ReduceFunction>) (t2, t1) -> new Tuple2<>(t1.f0, t2.f1 + t1.f1)) // value做累加
.print();
env.execute("execute");
}
}
3> (1,5)
3> (1,12)
3> (1,14)
4> (2,3)
4> (2,7)
可以看到，分组后，每次有一个数组进来，都会产生新的数据，依然是按照分组来输出的。
如果改下reduce中的实现：
ReduceFunction>) (t2, t1) -> new Tuple2<>(t1.f0 + t2.f0, t2.f1 + t1.f1)
那么输出就是：
2019-01-22 12:04:56.083 [Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (2/4)] INFO org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task - Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (2/4) (7117b0831e59cae2201e6f7097356214) switched from RUNNING to FINISHED.
2019-01-22 12:04:56.083 [Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (2/4)] INFO org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task - Freeing task resources for Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (2/4) (7117b0831e59cae2201e6f7097356214).
2019-01-22 12:04:56.083 [Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (2/4)] INFO org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task - Ensuring all FileSystem streams are closed for task Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (2/4) (7117b0831e59cae2201e6f7097356214) [FINISHED]
4> (2,3)
4> (4,7)
...
2019-01-22 12:04:56.118 [flink-akka.actor.default-dispatcher-4] INFO o.a.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph - Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (2/4) (7117b0831e59cae2201e6f7097356214) switched from RUNNING to FINISHED.
2019-01-22 12:04:56.122 [flink-akka.actor.default-dispatcher-4] INFO o.a.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph - Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (1/4) (0fdc49eb18050efa3acec361978f3e93) switched from RUNNING to FINISHED.
2019-01-22 12:04:56.125 [flink-akka.actor.default-dispatcher-4] INFO o.a.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph - Keyed Reduce -> Sink: Print to Std. Out (4/4) (1607b502ab2791f2f567c61da214bd82) switched from RUNNING to FINISHED.
3> (1,5)
3> (2,12)
3> (3,14)
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据源，难道是我写错了什么？SingleOutputStreamOperator
keyedStream.sum(0);
keyedStream.sum("key");
keyedStream.min(0);
keyedStream.min("key");
keyedStream.max(0);
keyedStream.max("key");
keyedStream.minBy(0);
keyedStream.minBy("key");
keyedStream.maxBy(0);
keyedStream.maxBy("key");
继续在上面代码的基础上做实验：
sum
public class KeyByTestJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// this can be used in a streaming program like this (assuming we have a StreamExecutionEnvironment env)
KeyedStream keyedStream = env.fromElements(Tuple2.of(2L, 3L), Tuple2.of(1L, 5L), Tuple2.of(1L, 7L), Tuple2.of(2L, 4L), Tuple2.of(1L, 2L))
.keyBy(0) // 以数组的第一个元素作为key
;
SingleOutputStreamOperator sumStream = keyedStream.sum(0);
sumStream.addSink(new PrintSinkFunction<>());
env.execute("execute");
}
对第一个元素（位置0）做sum，结果如下：
3> (1,5)
3> (2,5)
3> (3,5)
...
4> (2,3)
2019-01-22 21:27:07.401 [flink-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO o.a.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph - Source: Collection Source (1/1) (f3368fedb9805b1e59f4443252a2fb2b) switched from RUNNING to FINISHED.
4> (4,3)
可以看到，对第一个数据（也就是key）做了累加，然后value以第一个进来的数据为准。
如过改成keyedStream.sum(1); 也就是针对第二个元素求和，得到的结果如下：
4> (2,3)
4> (2,7)
...
3> (1,5)
3> (1,12)
2019-01-23 10:50:47.498 [flink-akka.actor.default-dispatcher-5] INFO o.a.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph - Source: Collection Source (1/1) (df09751c6722a5942b058a1300ae9fb3) switched from RUNNING to FINISHED.
3> (1,14)
min
SingleOutputStreamOperator sumStream = keyedStream.min(1);
得到的输出结果是：
3> (1,5) -- 第一组 第一个数据到的结果
3> (1,5) -- 第一组 第二个数据到的结果
4> (2,3) -- 第二组 第一个数据到的结果
4> (2,3) -- 第二组 第二个数据到的结果
3> (1,2) -- 第一组 第三个数据到的结果
这里顺序有点乱，不过没问题，数据按照顺序一个一个的过来，然后计算当前数据过来时有最小value的数据。
minBy
SingleOutputStreamOperator sumStream = keyedStream.minBy(1);
3> (1,5)
3> (1,5)
4> (2,3)
3> (1,2)
4> (2,3)
类似的，只是组间打印的顺序有区别而已。
max
SingleOutputStreamOperator sumStream = keyedStream.max(1);
3> (1,5)
4> (2,3)
3> (1,7)
4> (2,4)
3> (1,7)
按照顺序，取最大的数据
maxBy
SingleOutputStreamOperator sumStream = keyedStream.maxBy(1);
3> (1,5)
4> (2,3)
3> (1,7)
4> (2,4)
3> (1,7)
有一点要牢记，数据是一直流过来的，这些聚合方法都是在每次收到新的数据之后，重新计算/比较得出来的结果，而不是只有一个最终结果。
PS：有人评论说哪儿来的f0、f1，只能这里贴个图了...