>文章介绍了Apache Flink提供的8种核心数据分区策略，包括它们的API调用和适用场景。 Apache Flink 提供了多种数据分区策略（Partitioning Strategies），用于控制数据在上下游算子（Operator）的并行实例之间如何分发。正确选择分区策略对于 Flink 作业的性能、资源利用率和结果正确性至关重要。 以下是 Flink 中最核心的 8 种分区策略，每一种都有其特定的 API 调用和适用场景。 --- 1. Key-based Partitioning (基于键的分区) - 这是 Flink 中最重要、最常用的一种分区策略。 API: 核心思想: 根据指定的 将数据发送到固定的分区。Flink 会对 Key 计算哈希值，然后根据哈希值对下游算子的并行度取模 ()，从而决定数据进入哪个分区。 保证: 具有相同 Key 的所有数据都会被发送到同一个下游任务实例中。 主要应用场景: 有状态计算: 所有需要按键进行聚合、计数、窗口计算等操作（如 , , ），都必须先进行 。 Join 操作: 当你需要将两个数据流按照相同的 Key 连接在一起时。...
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