Flink原理之分布式分发

在Flink中，数据是以流的形式在不同task之间进行分发的。Flink支持多种数据分发方式，主要包括以下几种：

1. forward：数据保持不变，直接在当前task的下游task进行转发。
2. rebalance：随机重分配数据到下游tasks，保证每个task的数据量大致相同。
3. broadcast：将数据广播到所有下游tasks。
4. partition custom：使用自定义的partitioner进行分区。

以下是一个简单的Flink程序示例，展示了如何在数据流中使用这些分发方式：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 
public class FlinkDistributionExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        DataStream<String> sourceStream = env.fromElements("a", "b", "c", "d", "e");
 
        // 使用forward方式分发数据
        DataStream<String> forwardStream = sourceStream.forward();
 
        // 使用rebalance方式分发数据
        DataStream<String> rebalanceStream = sourceStream.rebalance();
 
        // 使用broadcast方式分发数据
        DataStream<String> broadcastStream = sourceStream.broadcast();
 
        // 自定义分区方式
        // DataStream<String> customPartitionStream = sourceStream.partitionCustom(...);
 
        env.execute();
    }
}

在实际应用中，可以根据需要选择合适的数据分发策略。例如，在需要均衡负载的场景下使用rebalance，在需要将相同数据发送到所有下游tasks的场景下使用broadcast，等等。自定义的Partitioner可以用于更复杂的数据分发需求。