有没有算子可以将同一份数据 根据不同的key处理两次，输出两种结果

在Flink流处理框架中，如果你想要对同一份数据根据不同的key进行两次不同的处理并分别得到两个输出结果，通常需要借助自定义的复合（Composite）算子或者是组合多个基本算子。你可以考虑使用FlatMap、CustomWindowFunction或者联合（Union）等方法来达到这个目的。

1. FlatMap：这是一个非常通用的转换算子，可以接受每个元素并生成一系列新的元素。你可以为每个不同的key创建一个单独的FlatMap实例，每个实例负责一次处理。

   // 示例：假设我们有两个处理函数processA和processB
   stream.flatMap(element -> {
       Key key = getKeyFromElement(element);
       return Stream.of(processA(element, key), processB(element, key));
   }).addSink(output1);  // 输出到第一个目的地
   .addSink(output2);  // 输出到第二个目的地

2. CustomWindowFunction：如果你的数据需要按照时间窗口进行处理，可以定义一个定制的窗口函数，对每个窗口内的元素进行两次不同的处理。

   windowAllumbling().apply(Values.of(element))
         .keyBy(key)
         .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
         .process(new MyProcessingFunction())
         .addSink(output1);

3. Union：Flink的DataStream API并没有直接的Union算子，但你可以先对数据进行分区然后合并输出，或者在累加器（accumulator）中存储结果后一次性输出。

   stream.keyBy(key)
      .sum(accumulator)
      .map(element -> { ... process A and B with element; accumulator.addResult(); })
      .print()

请注意，以上例子中，你需要自行定义`getKeyFromElement()`、`processA()`、`processB()`以及`MyProcessingFunction()`等具体逻辑。