flink不同分区里面的数据 怎么合并到一起

在 Flink 中，如果你使用了 `keyBy` 进行数据分区，那么同一个 key 的数据会被分配到同一个分区中。如果你想将同一个 key 的数据合并到一起，可以使用 `reduce`、`aggregate` 或者 `process` 等算子来实现。

具体来说，`reduce` 和 `aggregate` 算子可以用于将同一个 key 的多条数据合并到一起。例如，你可以使用 `reduce` 算子对同一个 key 的数据进行求和操作：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> keyedStream = inputStream
    .keyBy(0);

DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = keyedStream
    .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
        @Override
        public Tuple2<String, Integer> reduce(
                Tuple2<String, Integer> value1,
                Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {
            // 将同一个 key 的数据进行求和
            return Tuple2.of(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
        }
    });

在这个示例中，我们对输入流 `inputStream` 使用 `keyBy` 进行数据分区，并使用 `reduce` 算子对同一个 key 的数据进行求和操作。在 `reduce` 方法中，我们将同一个 key 的数据进行求和，并将结果作为新的数据输出。

另外，你也可以使用 `process` 算子来手动控制同一个 key 的数据的合并。例如，你可以使用一个 `List` 来保存同一个 key 的所有数据，并在 `process` 方法中将这些数据合并到一起：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> keyedStream = inputStream
    .keyBy(0);

DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = keyedStream
    .process(new ProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>>() {
        // 用于保存同一个 key 的所有数据
        Map<String, List<Integer>> dataList = new HashMap<>();

        @Override
        public void processElement(
                Tuple2<String, Integer> value,
                Context ctx,
                Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
            String key = value.f0;
            Integer data = value.f1;
            // 将数据添加到 dataList 中
            if (!dataList.containsKey(key)) {
                dataList.put(key, new ArrayList<>());
            }
            dataList.get(key).add(data);
            // 合并同一个 key 的数据
            List<Integer> mergedDataList = dataList.get(key);
            Integer mergedData = mergedDataList.stream().reduce(0, Integer::sum);
            // 将合并后的数据输出
            out.collect(Tuple2.of(key, mergedData));
        }
    });

在这个示例中，我们对输入流 `inputStream` 使用 `keyBy` 进行数据分区，并使用 `process` 算子手动控制同一个 key 的数据的合并。在 `processElement` 方法中，我们将同一个 key 的数据添加到 `List` 中，并使用 `reduce` 方法将这些数据合并到一起。最后，我们将合并后的数据输出。

需要注意的是，在使用 `process` 算子手动控制数据合并时，需要考虑线程安全问题。因为不同的数据可能会在不同的线程中处理，如果没有考虑线程安全问题，可能会出现竞争条件。