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前言

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

1.重新分配(即打散)

2.合并流的算子

3.算子链操作

*算子链是指在Flink作业中，将多个算子（如map、filter、reduce等）连接在一起，形成一个链式结构。在分布式执行时，这些算子会被组合到一个任务（Task）中，由同一个线程执行。在flinkUI中展示一个节点(节点内包含许多合并的算子)。

4.侧边输出(目前只有一种)

1).getSideOutput
作用：getSideOutput 是一种用于获取侧输出（side output）的方法。侧输出允许你在处理过程中生成额外的输出流。
此算子目前已使用：例如上报中就有使用到，当有新的充值数据进来后，会再放一份数据到侧边输出中，方便后面上报处理。

5.键控进行分区

1).keyBy
作用：keyBy 是一种用于对流中的元素进行分区的操作(类似group by)。它根据指定的键将流中的元素划分到不同的逻辑分区中，以便后续的操作可以在每个分区上独立执行。
此算子目前已使用：需要基于某个键进行聚合或处理。目前有使用到，基于项目的键做处理。
2).partitionCustom
作用：允许用户根据自定义的分区策略对数据流进行分区。与 keyBy 不同，partitionCustom 可以让用户自定义控制数据如何分区。

6.输出算子

1).addSink
作用： addSink是一种用于向外部系统