本文深入探讨了数据流处理中的关键概念，包括keyBy、global、broadcast、forward、shuffle、rebalance、rescale和partitionCustom等分区策略。这些策略在分布式计算中起着至关重要的作用，决定了数据如何在不同计算节点间分布，从而影响性能和资源利用效率。理解并正确选择分区策略对于优化Flink或Spark等大数据处理框架的作业至关重要。
- keyBy
上游算子按键分组发送给下游算子
- global
上游算子将所有记录发送到下游算子的第一个实例
- broadcast
上游算子将每条记录广播发送给下游算子的所有实例
- forward
仅适用于上游算子实例数与下游算子数相同时的情况：每个上游算子实例将记录发送给下游算子对应的实例
- shuffle
上游算子随机选择一个下游算子发送记录
- rebalance
上游算子通过轮询的方式发送数据
- rescale
假设上游和下游算子的实例数分别为n和m，若n < m，则每个上游实例向ceil(m/n)或floor(m/n)个下游实例轮询发送数据；若 n > m，则 floor(n/m) 或 ceil(n/m) 个上游实例向下游实例轮询发送数据
- partitionCustom
自定义分组方式
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