Flink 1.17教程：物理分区算子（Physical Partitioning）之随机分区（shuffle）

小灰灰 2023-10-15 18:18 88阅读 0赞

### 物理分区算子（Physical Partitioning） ###

常见的物理分区策略有：随机分配（Random）、轮询分配（Round-Robin）、重缩放（Rescale）和广播（Broadcast）。

#### 随机分区（shuffle） ####

最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用DataStream的.shuffle()方法，将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。  
随机分区服从均匀分布（uniform distribution），所以可以把流中的数据随机打乱，均匀地传递到下游任务分区。因为是完全随机的，所以对于同样的输入数据, 每次执行得到的结果也不会相同。  
![在这里插入图片描述][60b2944b3d11488fb35ed71fcbee8a5a.png]

经过随机分区之后，得到的依然是一个DataStream。  
我们可以做个简单测试：将数据读入之后直接打印到控制台，将输出的并行度设置为2，中间经历一次shuffle。执行多次，观察结果是否相同。

public class ShuffleExample {
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
        
    
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
    		 env.setParallelism(2);
    
            DataStreamSource<Integer> stream = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);;
    
            stream.shuffle().print()
    
            env.execute();
        }
    }

[60b2944b3d11488fb35ed71fcbee8a5a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/60b2944b3d11488fb35ed71fcbee8a5a.png

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