Flink这个问题怎么解决？

在Flink中，Datahub Connector的SQL接口和Datastream API中的DatahubSourceFunction确实存在一些差异。如果在使用DatahubSourceFunction时需要配置hashFields，可以通过以下步骤进行操作：

1. 引入依赖：首先，确保您的项目中已经引入了Datahub Connector的相关依赖。这通常包括Datahub SDK和Flink Datahub Connector的jar包。
2. 创建DatahubSourceFunction：在您的Flink作业中，创建DatahubSourceFunction实例。这个函数用于从Datahub中读取数据。
3. 配置DatahubSourceFunction：在创建DatahubSourceFunction实例后，您需要对其进行配置。其中，setHashFields方法可以用于指定hashFields。这个方法接受一个字符串数组作为参数，表示要用作hash分区的字段。
4. 使用DatahubSourceFunction：将配置好的DatahubSourceFunction应用到Flink的数据流中，以便从Datahub中读取数据并进行后续处理。

需要注意的是，具体的API和配置选项可能会根据Datahub Connector的版本而有所不同。因此，建议您查阅Datahub Connector的官方文档或参考示例代码，以获取最准确的信息和指导。

在Flink中，DatahubSourceFunction没有hashFields配置参数的问题可以通过以下方式解决：

• 使用Kafka连接器：由于DataHub兼容Kafka协议，您可以使用Kafka连接器来访问DataHub。这意味着您可以利用Kafka连接器的功能，包括hashFields的配置。
• 自定义实现：如果Kafka连接器不满足您的需求，您可以考虑自定义实现一个DatahubSourceFunction，并在其中添加对hashFields的支持。这可能需要您对DataHub的SDK有深入的了解，并能够处理与DataHub交互的细节。

总之，您可以通过上述方法来解决Flink中DatahubSourceFunction没有hashFields配置参数的问题。如果您选择自定义实现，请确保对DataHub的操作有足够的了解，并考虑到性能和稳定性的因素。

目前还不支持，简单绕过的方案是在sink前keyby一下，但是这是有额外的开销。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”