flink程序的source的并行度数小于topic的partition数时，partition的数据是根据key进行hash发送到source里面嘛？
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在Apache Flink中，当source的并行度小于Kafka topic的partition数时，数据分发到source的任务的方式取决于所使用的分区策略。
默认情况下，Flink使用的是RebalancePartitioner（重新平衡分区器），这种分区器会随机地将数据分配到下游的所有并行任务上。这意味着，在这种情况下，每个source实例可能会收到来自多个Kafka partition的数据，而不是按照key进行哈希分布。
如果您希望根据某个字段的值进行哈希分区，可以使用keyBy()操作符。这将确保具有相同键值的记录会被发送到相同的source实例。例如：
DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), props))
.keyBy(record -> record.substring(0, 5)); // 假设我们用前5个字符作为key
在这个例子中，每条消息将会根据其前5个字符被分配到一个特定的source任务。这样做的目的是为了保证具有相同键值的记录会被处理在一起，从而实现状态的一致性。
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flink中的并行度建议是kafka中的topic的partition的整数倍。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”
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