flink 怎么对keyBy的数据 再次进行分组

在 Flink 中，可以使用 `keyBy` 将数据流按照指定的 Key 分区，然后再使用 `groupBy` 对 Key 相同的数据进行分组。

具体来说，`keyBy` 会将数据流分区，使得相同 Key 的数据被分到同一个分区中，而 `groupBy` 会对同一分区中 Key 相同的数据进行分组，生成一个 `GroupedStream`，以便进行后续计算。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 `keyBy` 和 `groupBy` 对数据流进行分组：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = ...;

// 按照 Tuple2 的第一个元素进行分区
KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedStream = dataStream
    .keyBy(data -> data.f0);

// 对分区中的数据按照 Tuple2 的第二个元素进行分组
DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = keyedStream
    .groupBy(data -> data.f1)
    .reduce((value1, value2) -> new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1));

在上面的代码中，我们首先使用 `keyBy` 按照 Tuple2 的第一个元素进行分区，然后使用 `groupBy` 对每个分区中的数据按照第二个元素进行分组，最后使用 `reduce` 对每个分组内的数据进行聚合计算。

注意，`keyBy` 和 `groupBy` 都是窄依赖算子，因此在分布式计算时，它们不会引起数据重分区，而只是改变数据的分组方式。