根据apacheflink的文档：datastream转换。
所有的reduce，fold，aggregations都代表了 KeyedStream 至 DataStream 而不是从 DataStream 至 DataStream .
我想知道为什么？
据我所知，你还是可以的 reduce 或者 fold 或者 min / max （聚合）在（非键控）数据流上，如 map 或者 filter .
根据apacheflink的文档：datastream转换。
所有的reduce，fold，aggregations都代表了 KeyedStream 至 DataStream 而不是从 DataStream 至 DataStream .
我想知道为什么？
据我所知，你还是可以的 reduce 或者 fold 或者 min / max （聚合）在（非键控）数据流上，如 map 或者 filter .
1条答案
按热度按时间cuxqih211#
通常，我们希望基于
keys. 例如，假设流的输入是tuple2（groupid:string，userid:string）。keyedstream使用groupId作为一个键，api提供了方便的方法来计算每个组的用户数。当然，如果我们只想获得所有输入数据的全局min userid，我们可以简单地使用datastream上的map来实现这一点。