// 将数据拆分成多个小主题 DataStream<String>[] splitStreams = dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { @Override public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception { // 将数据拆分成多个小主题 String[] splitValues = value.split(","); for (String splitValue : splitValues) { out.collect(splitValue); } } }).split(value -> { // 根据每个数据的前缀将数据分组 String[] splitValues = value.split(":"); return splitValues[0]; }); 改造其他写法

另一种写法是使用 keyBy() 函数来对数据流进行分区，然后使用 process() 函数对每个分区进行处理。具体实现如下：

// 将数据按照前缀进行分区
KeyedStream<String, String> keyedStream = dataStream
    .keyBy(value -> {
        String[] splitValues = value.split(":");
        return splitValues[0];
    });

// 对每个分区进行处理
DataStream<String> processedStream = keyedStream
    .process(new KeyedProcessFunction<String, String, String>() {
        @Override
        public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
            // 将数据拆分成多个小主题
            String[] splitValues = value.split(",");
            for (String splitValue : splitValues) {
                out.collect(splitValue);
            }
        }
    });

这种写法与原来的写法相比，可以更直观地看出数据是如何被分区的，同时也可以更灵活地对每个分区进行处理。