flink分区与算子链
- [flink 分区策略](#flink 分区策略)
- [flink 什么情况下才会把 Operator chain 在一起形成算子链？](#flink 什么情况下才会把 Operator chain 在一起形成算子链？)
flink 分区策略
- GlobalPartitioner 数据会被分发到下游算子的第一个实例中进行处理
- RebalancePartitioner 数 据会 被循 环发 送到 下 游的 每一 个实 例中 进 行处 理。
- RescalePartitioner 这种分区器会根据上下游算子的并行度，循环的方式输出到下游算子的每个实例。
- BroadcastPartitioner 广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例中 。 适 合 于大数据集和小数据集做Jion的场景。
- ForwardPartitioner 用于将记录输出到下游本地的算子实例。它要求上下游 算 子 并 行 度 一 样 。 简单的说 ， ForwardPartitioner 用来做数据的控制台打印 。(也是chain算子的条件)
- KeyGroupStreamPartitioner Hash 分区器。会将数据按 Key 的 Hash 值输出到下游算子实例中。
- CustomPartitionerWrapper 用户自定义分区器。需要用户自己实现 Partitioner 接口，来定义自己的分区逻辑
RescalePartitioner这里有点难以理解，假设上游并行度为 2，编号为 A 和 B。下游并行度为 4，编号为 1，2，3，4。那么 A 则把数据循环发送给 1 和 2，B 则把数据循环发送给 3 和 4。假设上游并行度为 4，编号为 A，B，C，D。下游并 行度 ，编号为 1，2。那么 A 和 B 则把数据发送给 1，C 和 D 则把数据发送给 2。
flink 什么情况下才会把 Operator chain 在一起形成算子链？
- 上下游的并行度一致
- 下游节点的入度为 1 （也就是说下游节点没有来自其他节点的输入）
- 上下游节点都在同一个 slot group 中
- 两个节点间数据分区方式是 forward（参考理解数据流的分区） 否则都是all_to_all
- 上下游节点的 chain 策略为 ALWAYS