Hi
不太明白你这里问题，如果是说按照 Md5 进行 keyby 不均匀，直接用 hashcode keyby 会更均匀的话，是不是直接把计算
md5 的逻辑改成计算 hashcode 的逻辑就行了
Best,
Congxian
Peihui He <peihu...@gmail.com> 于2020年11月2日周一 上午10:01写道：
> hi，
>
> 已经尝试过了，通过partitionCustom 返回的是datastream，如果后面接cep的化，并发度就是1了，性能更不上。
>
> Best Wishes.
>
> Zhang Yuxiao <yxzhang...@outlook.com> 于2020年10月31日周六 上午9:38写道：
>
> > 你好，
> >
> > 你看看 DataStream 类中的 partitionCustom 方法是否能够符合你的需求？
> > ________________________________
> > 发件人: Peihui He <peihu...@gmail.com>
> > 发送时间: 2020年10月30日 下午 07:23
> > 收件人: user-zh@flink.apache.org <user-zh@flink.apache.org>
> > 主题: flink 1.11.2 keyby 更换partition
> >
> > hi，all
> >
> > 请问可以更改keyby的hash partition 不? 现在发现这个hash partition不能均匀的分配key。
> >
> >
> KeyGroupRangeAssignment.assignKeyToParallelOperator(stringToMd5(asset_id),
> > 128, parallesism)
> >
> > 用这个方法测试，即使个asset_id 转换为MD5都不能均匀分配。
> >
> > 相反，用最最简单的 Math.abs(asset_id.hashcode() % parallesism ) 就可以平均的分配key。
> >
> >
> > Best Regards.
> >
>
