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将Flink keyby与大量的key一起使用是否正确?

将Flink keyby与大量的key一起使用是正确的。在Flink中,keyBy操作用于将数据流按照指定的key进行分区,将具有相同key的数据分配到同一个分区中进行处理。当需要对大量的key进行分区时,使用keyBy操作是合理且有效的。

使用keyBy操作的优势包括:

  1. 数据局部性:将具有相同key的数据分配到同一个分区中,可以提高数据的局部性,减少数据的传输和网络开销。
  2. 数据聚合:通过keyBy操作,可以将具有相同key的数据聚合在一起进行处理,方便进行数据的统计、计算和分析。
  3. 并行处理:Flink可以根据key的数量自动进行分区和并行处理,充分利用集群资源,提高处理的并发性和吞吐量。

应用场景:

  1. 流式数据处理:当需要对实时产生的流式数据进行分区和聚合时,可以使用keyBy操作。例如,实时日志分析、实时推荐系统等。
  2. 批处理数据处理:当需要对批量的数据进行分区和聚合时,也可以使用keyBy操作。例如,数据仓库的ETL过程、数据清洗和预处理等。

推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列与流式数据处理相关的产品和服务,可以满足不同场景下的需求。以下是其中几个产品的介绍链接地址:

  1. 腾讯云流计算 Flink:https://cloud.tencent.com/product/tcflink
  2. 腾讯云消息队列 CMQ:https://cloud.tencent.com/product/cmq
  3. 腾讯云数据仓库 DWS:https://cloud.tencent.com/product/dws

请注意,以上推荐的产品仅作为参考,具体选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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Flink

底层调用keyby+connect ,处理逻辑:   1)判断是否迟到(迟到就不处理了)   2)每条流都存了一个Map类型状态(key是时间戳,value是List存数据)   3)任一条流,来了一条数据...key拼接随机数前缀或后缀,进行keyby、开窗、聚合   注意:聚合完不再是WindowedStream,要获取WindowEnd作为窗口标记作为第二阶段分组依据,避免不同窗口结果聚合到一起   第二阶段聚合...如果定义有误,会直接导致TopN结果正确。 无rownum场景中,主键应为TopN上游GROUP BY节点KEY列表。...内存管理是如何做 Flink 并不是大量对象存在堆上,而是将对象都序列化到一个预分配内存块上。...此外,Flink 大量使用了堆外内存。如果需要处理数据超出了内存限制,则会将部分数据存储到硬盘上。 Flink 为了直接操作二进制数据实现了自己序列化框架。

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