Hi
我想到一个方案，你可以参考一下
源数据：
id：1，name：A，value：A1， time: t1
id：2，name：A，value：A2, time: t2
id：1，name：B，value：A3, time: t3
经过flatMap后：
id-name: 1-A, key: 1, value: A1, time: t1
id-name: 1-A, key: A, value: A1, time:t1
id-name: 2-B, key: 2, value: A2, time: t2
id-name: 2-B, key: B, value: A2, time: t2
id-name: 1-B, key: 1, value: A3, time:t3
id-name: 1-B, key: B, value: A3, time:t3
然后根据key做keyBy，里面keyBy里面的state，根据时间获取对应的value
然后再做一次keyby，不过是根据id-name 去合并回来，就可以实现你的问题了
[hidden email]
发件人： star
发送时间： 2020-05-27 00:05
收件人： user-zh
主题： 回复：全局state
感谢您的回复，通过keyby细节实现有点难.
id：1，name：A，value：A1
id：2，name：A，value：A2
id：1，name：B，value：A3
以上三条记录，第一条最先到达，后面两条到达后发现id或者name和第一条的id或者name一致value就取第一条的值。
输出：
id：1，name：A，value：A1
id：2，name：A，value：A1
id：1，name：B，value：A1
原来的想法是存一个map，map的key是id或者name，value是对应的value值；例如上面例子对应的mapstate对应的k，v：
key：1，value：A1
key：A，value：A1
key：2，value：A1
key：B，value：A1
发自我的iPhone
------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: tison <
[hidden email]>
发送时间: 2020年5月26日 19:01
收件人: user-zh <
[hidden email]>
主题: 回复：全局state
任意并行度全局状态从物理上就是不可行的，你可以了解一下分布式计算系统怎么部署物理作业的。“全局状态”要么依赖外部存储要么依赖实现（部署）细节。
你这个需求能不能自定义 KeyBy 细节（KeySelector）来实现？相关文档见
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/api_concepts.html#define-keys-using-key-selector-functions
Best,
tison.
star <
[hidden email]> 于2020年5月26日周二 下午6:42写道：
> 请问，有全局状态组件吗？我有一个需求需要对数据里的id和name做映射，也就是如果两条数据的id或者name相同则映射成一个值；现在只能使用operator
> state，并且并行度设置为1，来实现全局state
>
>
> 谢谢
>
> 发自我的iPhone
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