UnsortedGrouping
时间: 2024-04-24 15:27:07 浏览: 20
UnsortedGrouping是Flink中的一个概念,它表示未排序的分组。在Flink中,可以使用groupBy方法将数据流按照指定的分组选择器进行分组。然而,对于UnsortedGrouping,它不能使用分组选择器,只能使用位置索引或属性名称进行分组。例如,可以使用索引定位进行分组,如dataStream.groupBy(0),或者使用类属性名称进行分组,如dataStream.groupBy("id")。\[1\]
在Flink中,算子之间的关系可以是one-to-one的关系。这意味着,例如在source和map之间的关系中,map算子的子任务看到的元素个数和顺序与source算子的子任务生产的元素个数和顺序相同。map、filter、flatMap等算子都是one-to-one的对应关系。当子任务相同时,真正实现one-to-one关系,如果子任务不同时,则平均分配。\[2\]
在Flink中,默认情况下是允许slot共享的。如果希望某个算子对应的任务完全独占一个slot,或者只有某一部分算子共享slot,可以通过设置"slot共享组"(SlotSharingGroup)来手动指定。例如,可以使用.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).slotSharingGroup("1")来指定一个算子属于特定的slot共享组。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Flink快速上手 完整使用 (第二章)](https://blog.csdn.net/qq_42082701/article/details/126241016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【学习笔记】大数据技术之Flink(一)](https://blog.csdn.net/prague6695/article/details/125210856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]