Hi, 不好意思，我这边误导。 现在的情况是这样的
用这个方法测试 KeyGroupRangeAssignment.assignKeyToParallelOperator(asset_id, KeyGroupRangeAssignment .computeDefaultMaxParallelism（ parallelism ）, parallelism) 发现不是很均匀（ job暂时并发度是103，这样的话默认maxParallelism 就256 了 ），下游key的数量能够相差100多。后来通过设置 maxParallelism和parallelism相等比按默认的 KeyGroupRangeAssignment .computeDefaultMaxParallelism（ parallelism ） 这种方式好多了。 请问下后续会扩展keyby接口不？keyby 可以根据自定义partition，然后返回keyedstream。 Best Wishes. Congxian Qiu <qcx978132...@gmail.com> 于2020年11月2日周一 下午1:52写道： > 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. > > > > > >
