感谢您的建议，但是这样数据会重复，翻倍。目前看好像只能依赖外部存储了
发自我的iPhone ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: [email protected] <[email protected]> 发送时间: 2020年5月27日 11:32 收件人: user-zh <[email protected]> 主题: 回复：回复：全局state Hi 我想到一个方案，你可以参考一下 源数据： id：1，name：A，value：A1， time: t1 id：2，name：A，value：A2, time: t2 id：1，name：B，value：A3, time: t3 经过flatMap后： id-name: 1-A, key: 1, value: A1, time: t1 id-name: 1-A, key: A, value: A1, time:t1 id-name: 2-B, key: 2, value: A2, time: t2 id-name: 2-B, key: B, value: A2, time: t2 id-name: 1-B, key: 1, value: A3, time:t3 id-name: 1-B, key: B, value: A3, time:t3 然后根据key做keyBy，里面keyBy里面的state，根据时间获取对应的value 然后再做一次keyby，不过是根据id-name 去合并回来，就可以实现你的问题了 [email protected] 发件人： star 发送时间： 2020-05-27 00:05 收件人： user-zh 主题： 回复：全局state 感谢您的回复，通过keyby细节实现有点难. id：1，name：A，value：A1 id：2，name：A，value：A2 id：1，name：B，value：A3 以上三条记录，第一条最先到达，后面两条到达后发现id或者name和第一条的id或者name一致value就取第一条的值。 输出： id：1，name：A，value：A1 id：2，name：A，value：A1 id：1，name：B，value：A1 原来的想法是存一个map，map的key是id或者name，value是对应的value值；例如上面例子对应的mapstate对应的k，v： key：1，value：A1 key：A，value：A1 key：2，value：A1 key：B，value：A1 发自我的iPhone ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: tison <[email protected]&gt; 发送时间: 2020年5月26日 19:01 收件人: user-zh <[email protected]&gt; 主题: 回复：全局state 任意并行度全局状态从物理上就是不可行的，你可以了解一下分布式计算系统怎么部署物理作业的。“全局状态”要么依赖外部存储要么依赖实现（部署）细节。 你这个需求能不能自定义 KeyBy 细节（KeySelector）来实现？相关文档见 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/api_concepts.html#define-keys-using-key-selector-functions Best, tison. star <[email protected]&gt; 于2020年5月26日周二 下午6:42写道： &gt; 请问，有全局状态组件吗？我有一个需求需要对数据里的id和name做映射，也就是如果两条数据的id或者name相同则映射成一个值；现在只能使用operator &gt; state，并且并行度设置为1，来实现全局state &gt; &gt; &gt; 谢谢 &gt; &gt; 发自我的iPhone
