请教下目前 flink-sql，在写入sink的时候能够按主键去shuffle吗？需要配置相关东西吗

楼主你好，在阿里云Flink SQL中，可以通过使用Flink Table API或者Flink SQL语句来实现按主键进行Shuffle写入Sink的操作。具体实现方法如下：

1. 使用Flink Table API实现按主键进行Shuffle写入Sink：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableConfig;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.FileSystem;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.StreamTableDescriptor;

public class ShuffleSinkDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
        TableConfig tableConfig = tableEnv.getConfig().getConfiguration();
        tableConfig.setBoolean("table.exec.emit.early-fire.enabled", true);
        tableConfig.setBoolean("table.exec.emit.early-fire.allow-late-fire", true);

        String ddl = "CREATE TABLE source_table (\n" +
                "  id BIGINT,\n" +
                "  name STRING,\n" +
                "  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED\n" +
                ") WITH (\n" +
                "  'connector' = 'filesystem',\n" +
                "  'path' = '/path/to/source_table',\n" +
                "  'format' = 'csv'\n" +
                ")";

        StreamTableDescriptor tableDescriptor = tableEnv.sqlQuery(ddl).getTableDescriptor();
        ConnectorDescriptor connectorDescriptor = new FileSystem().path("/path/to/sink_table");
        tableDescriptor.withFormat(new Csv().fieldDelimiter(",")).withSchema(new Schema()
                .field("id", DataTypes.BIGINT())
                .field("name", DataTypes.STRING()))
                .withConnector(connectorDescriptor)
                .inAppendMode()
                .createTemporaryTable("sink_table");

        Table table = tableEnv.sqlQuery("SELECT id, name FROM source_table");
        tableEnv.insertInto(table, "sink_table").execute().await();
    }
}

在以上示例中，创建了一个source_table和一个sink_table，并且指定了source_table的主键为id。在向sink_table写入数据时，Flink会自动按照id进行Shuffle操作，从而保证相同id的数据被写入到同一个节点上。

1. 使用Flink SQL语句实现按主键进行Shuffle写入Sink：

CREATE TABLE source_table (
  id BIGINT,
  name STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'filesystem',
  'path' = '/path/to/source_table',
  'format' = 'csv'
);

CREATE TABLE sink_table (
  id BIGINT,
  name STRING
) WITH (
  'connector' = 'filesystem',
  'path' = '/path/to/sink_table',
  'format' = 'csv'
);

INSERT INTO sink_table
SELECT id, name FROM source_table;

在以上示例中，创建了一个source_table和一个sink_table，并且指定了source_table的主键为id。在向sink_table写入数据时，Flink会自动按照id进行Shuffle操作，从而保证相同id的数据被写入到同一个节点上。

需要注意的是，为了实现按主键进行Shuffle写入Sink的操作，需要确保source_table和sink_table都有主键，并且主键的值在相同节点上。如果主键分布不均匀，可能会导致数据倾斜和性能问题。同时，也需要根据具体的业务需求和数据特性，合理选择Shuffle的键和分区规则，以达到最优的性能和效率。