关于第二点，BLINK 和腾讯的 FLINK 定制版本 TDFLINK 都做了 local keyby 功能， 社区相关的讨论见 FLIP-44，可惜社区一直没啥时间跟进这个 Thread
Best, tison. Px New <[email protected]> 于2019年11月10日周日 上午10:58写道： > [image: image.png]建议深入解下 keyWindow,NoKeyWindow 与Assigner TimeWindow > And WindowsFunction 😃 > > Yuan,Youjun <[email protected]> 于2019年11月9日周六 下午7:46写道： > >> 1， 是 >> 2，没有标准答案，是否可以本地先聚合? >> 3，AggFunc是指定做何种聚合，是sum, 还是avg, 还是count。不指定的话，Flink哪里指导你要计算啥? >> >> -----邮件原件----- >> 发件人: 王佩 <[email protected]> >> 发送时间: Saturday, November 9, 2019 11:45 AM >> 收件人: user-zh <[email protected]> >> 主题: Flink DataStream KeyedStream 与 AggregateFunction >> >> 请教下: >> >> 1、DataStream 如按用户ID KeyBy后，同一个用户ID的数据最终会被分到一个Partition中吗？ >> >> 2、假设1成立，这样就会有数据倾斜的问题。该如何解决？ >> >> 3、假设1成立，如: DataStream >> .keyBy(userID) >> .timeWindow(....) >> .aggregate(new >> AggregateFunction(.......))，这里的AggregateFunction >> 为啥还需要merge呢。因为同一个Key的数据只会在同一个Partition中被计算，觉得不需要merge啊。 >> >> 这三个问题有点疑惑，大神们帮忙看下！ >> 感谢！ >> >
