Flink分区和窗口操作

分区（Partitioning）与分组（Grouping）:

分区：

• 将数据流划分为多个子流，每个子流由一个或多个子任务处理。
• 通过 keyBy 操作实现，根据键对数据进行分区。
• 数据具体去往哪个分区，是通过指定的 key 值先进行一次 hash 再进行一次MurmurHash，通过上述计算得到的值再与并行度进行相应的计算得到。
• 分区的目的是实现数据并行处理，提高处理性能和吞吐量。

分组：

• 根据特定键将数据进行逻辑上的划分，以便对相同键的数据进行聚合操作。
• 结合窗口操作（如 timeWindow）使用，在分区后的数据流中对相同键的数据进行聚合计算。
• 在聚合操作中，将相同键的事件聚合在一起进行处理。

示例：

DataStream<MyEvent> groupedStream = stream
	// keyBy 分区操作
    .keyBy(event <