Flink 自定义分区：partitionCustom 代码示例

以下是一个关于 partitionCustom 的 Flink 代码示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.Partitioner;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class CustomPartitionExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建一个包含两个字段的 DataStream
        DataStream<Tuple2<Integer, String>> input = env.fromElements(
                new Tuple2<>(1, 'apple'),
                new Tuple2<>(2, 'banana'),
                new Tuple2<>(3, 'orange'),
                new Tuple2<>(4, 'grape'),
                new Tuple2<>(5, 'melon')
        );

        // 使用 partitionCustom 进行自定义分区
        DataStream<Tuple2<Integer, String>> partitioned = input.partitionCustom(new CustomPartitioner(), 0);

        partitioned.print();

        env.execute('Custom Partition Example');
    }

    // 自定义分区器
    public static class CustomPartitioner implements Partitioner<Integer> {
        @Override
        public int partition(Integer key, int numPartitions) {
            // 将奇数分配到分区 0，偶数分配到分区 1
            return key % 2;
        }
    }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两个字段的 DataStream 对象。然后，我们使用 partitionCustom 方法对输入数据进行自定义分区。在这个例子中，我们定义了一个 CustomPartitioner 类实现 Partitioner 接口，该接口要求实现 partition 方法。在 partition 方法中，我们根据输入数据的奇偶性来选择分区。最后，我们将分区后的数据打印出来，并通过调用 env.execute 方法来执行 Flink 作业。