聚合算子（Aggregation）
计算的结果不仅依赖当前数据，还跟之前的数据有关，相当于要把所有数据聚在一起进行汇总合并——这就是所谓的“聚合”（Aggregation），类似于MapReduce中的reduce操作。
按键分区（keyBy）
对于Flink而言，DataStream是没有直接进行聚合的API的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。所以在Flink中，要做聚合，需要先进行分区；这个操作就是通过keyBy来完成的。
keyBy是聚合前必须要用到的一个算子。keyBy通过指定键（key），可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区（partitions）。这里所说的分区，其实就是并行处理的子任务。
基于不同的key，流中的数据将被分配到不同的分区中去；这样一来，所有具有相同的key的数据，都将被发往同一个分区。
在内部，是通过计算key的哈希值（hash code），对分区数进行取模运算来实现的。所以这里key如果是POJO的话，必须要重写hashCode()方法。
keyBy()方法需要传入一个参数，这个参数指定了一个或一组key。有很多不同的方法来指定key：比如对于Tuple数据类型，可以指定字段的位置或者多个位置的组合；对于POJO类型，可以指定字段的名称（String）；另外，还可以传入Lambda表达式或者实现一个键选择器（KeySelector），用于说明从数据中提取key的逻辑。
我们可以以id作为key做一个分区操作，代码实现如下：
package com.atguigu.zxl_test;
import com.atguigu.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class TransKeyBy {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromElements(
new WaterSensor("sensor_1", 1L, 1),
new WaterSensor("sensor_1", 2L, 2),
new WaterSensor("sensor_2", 2L, 2),
new WaterSensor("sensor_3", 3L, 3)
);
// 方式一：使用Lambda表达式
KeyedStream<WaterSensor, String> keyedStream = stream.keyBy(e -> e.id);
// 添加操作符，例如打印结果 解决报错:No operators defined in streaming topology. Cannot execute.
keyedStream.print();
// 方式二：使用匿名类实现KeySelector
/*KeyedStream<WaterSensor, String> keyedStream1 = stream.keyBy(new KeySelector<WaterSensor, String>() {
@Override
public String getKey(WaterSensor e) throws Exception {
return e.id;
}
});
// 添加操作符，例如打印结果 解决报错:No operators defined in streaming topology. Cannot execute.
keyedStream1.print();*/
env.execute();
}
}执行结果：
需要注意的是，keyBy得到的结果将不再是DataStream，而是会将DataStream转换为KeyedStream。KeyedStream可以认为是“分区流”或者“键控流”，它是对DataStream按照key的一个逻辑分区，所以泛型有两个类型：除去当前流中的元素类型外，还需要指定key的类型。
KeyedStream也继承自DataStream，所以基于它的操作也都归属于DataStream API。但它跟之前的转换操作得到的SingleOutputStreamOperator不同，只是一个流的分区操作，并不是一个转换算子。KeyedStream是一个非常重要的数据结构，只有基于它才可以做后续的聚合操作（比如sum，reduce）。