Flink 常用物理分区算子(Physical Partitioning)

Flink 物理分区算子(Physical Partitioning)

在Flink中，常见的物理分区策略有：随机分配(Random)、轮询分配(Round-Robin)、重缩放(Rescale)和广播(Broadcast)。
接下来，我们通过源码和Demo分别了解每种物理分区算子的作用和区别。

(1) 随机分区（shuffle）
最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用 DataStream 的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。
随机分区服从均匀分布（uniform distribution），所以可以把流中的数据随机打乱，均匀地传递到下游任务分区。因为是完全随机的，所以对于同样的输入数据, 每次执行得到的结果也不会相同。

经过随机分区之后，得到的依然是一个 DataStream。
我们可以做个简单测试：将数据读入之后直接打印到控制台，将输出的并行度设置为 2，
中间经历一次 shuffle。执行多次，观察结果是否相同。

package com.flink.DataStream.PhysicalPartitioning;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * flink 常用物理分区算子-shuffle：随机分区-洗牌
 */
public class flinkShuffle {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment
                .getExecutionEnvironment();

        streamExecutionEnvironment.setParallelism(2);

        DataStreamSource<String> socketDataStreamSource = streamExecutionEnvironment.socketTextStream("localhost", 8888);

        // TODO 随机分区
        socketDataStreamSource.shuffle().print();
        // TODO 轮询分区
        //socketDataStreamSource.rebalance().print();
        // TODO 重缩放分区
        //socketDataStreamSource.rescale().print();
        // TODO 广播
        //socketDataStreamSource.broadcast().print();
        // TODO 全局分区
        //socketDataStreamSource.global().print();

        streamExecutionEnvironment.execute();
    }
}

查看执行结果

  2> 1
  2> 2
  1> 3
  
  1> 1
  1> 2
  2> 3

在上述实验中，我们设置全局env的并行度为2，尝试执行2次job，发现2次执行的结果不一致，因为shuffle的完全随机性，将输入流分配到不同的分区中，且每次分配可能不一样。

(2) 轮询分区（Round-Robin）
轮询，简单来说就是“发牌”，按照先后顺序将数据做依次分发。通过调用 DataStream的.rebalance()方法，就可以实现轮询重分区。
rebalance 使用的是 Round-Robin 负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。

stream.reblance()

设置全局env的并行度为2，尝试执行3次job，发现3次执行的结果一致
1> 1
2> 2

1> 1
2> 2

1> 1
2> 2

1> 1
2> 2

(3) 重缩放分区（rescale）
重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用 rescale()方法时，其实底层也是使用 Round-Robin 算法进行轮询，但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中。
rescale 的做法是分成小团体，发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。

stream.rescale()

设置全局env的并行度为2，尝试执行3次job，发现3次执行的结果一致
1> 1
2> 2

1> 1
2> 2

1> 1
2> 2

1> 1
2> 2

(4) 广播（broadcast）
这种方式其实不应该叫做“重分区”，因为经过广播之后，数据会在不同的分区都保留一份，可能进行重复处理。
可以通过调用 DataStream 的 broadcast()方法，将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。

stream.broadcast()

将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去
2> 1
1> 1

2> 2
1> 2

(5) 全局分区（global）
全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端，通过调用.global()方法，会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。
这就相当于强行让下游任务并行度变成了1，所以使用这个操作需要非常谨慎，可能对程序造成很大的压力。

stream.global()

将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去
强行让下游任务并行度变成了1，即使你并行度设置为了2
1> 1
1> 2

1> 1
1> 2

1> 1
1> 2

代码007普通

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