flink cdc读取到的Mysqlsource，先用windowAll处理，然后再进行keyBy？

在使用 Flink CDC 读取到的 MySQL Source 数据之后，先使用 windowAll 处理，然后再进行 keyBy 的操作是没有意义的。

正确的顺序应该是先通过 keyBy 对数据进行分区，然后再通过 windowAll 来进行窗口计算。这样可以确保窗口计算是在每个分区上独立进行的，而且 keyBy 会影响窗口计算的并行度。

如果先使用 windowAll，然后再进行 keyBy，那么一个窗口内的所有记录将会被分发到不同的分区中，这会影响窗口计算的结果，并且可能导致数据错乱。

下面是一个示例代码的正确顺序：

dataStream
    .keyBy("user") // 先根据用户字段进行分区
    .windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
    .apply(new WindowFunction<....> {
        // 窗口函数
    });

请注意，在实际场景中，您应该根据具体需求选择正确的操作顺序，并结合使用适当的窗口类型和操作函数来满足您的业务需求。

正确的顺序应该是:
首先通过keyBy()对数据进行分区(Partition)
然后通过windowAll()来进行窗口(Window)计算
因为windowAll()会作用在每个partition(分区)上独立计算,而keyBy()是确定如何分区。
有三个主要原因:
keyBy()会影响windowAll()的并行度,反之不影响。因为windowAll()会作用在每个Partition上独立计算。
如果先windowAll(),然后keyBy(),则会将一个窗口中所有的记录分发到不同的Partition中,影响窗口计算。
keyBy()确定窗口如何分布到不同的TaskManager上,影响整体计算效率。
举个例子:
java
Copy
dataStream
.keyBy("user") // First, partition by user
.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.apply(new WindowFunction<....> {
// Window function
})
上面首先通过keyBy("user")根据用户字段分区,然后windowAll()对每个分区(Partition)独立计算滚动窗口。
而如果顺序颠倒:
java
Copy
dataStream
.windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.keyBy("user")
.apply(new WindowFunction<....> {
// Window function
})
此时一个窗口内的所有记录会分配到不同的分区,影响窗口计算。