在一段时间之前我们已介绍过IP（Interesting Property）对于优化器的意义以及它将对优化器的优化决策产生的影响。本篇我们将介绍Flink的批处理优化器中涉及到的所有的IP，我们将其统称为数据属性。后续我们会介绍Flink如何为优化器节点计算IP，并在之后的“剪枝”（pruning）阶段发挥作用。
数据属性
数据属性是个统称，来自于Flink优化器模块定义的子包名：dataproperties，需要注意的是这里属性的含义不是代码实现层面上类里的属性，而是指代对优化器的优化决策产生影响的一种指标。所以这里的属性对应到代码中的类。总体而言，有两类属性：
- 本地属性：用于表述对本地处理的任务（如，排序）产生影响的属性；
- 全局属性：用于表述对跨分区的数据传输（如，广播、哈希分区等）产生影响的属性；
再结合是否不可或缺，又可进一步细分为：
- LocalProperties：本地属性；
- GlobalProperties：全局属性；
- RequestedLocalProperties：必不可少的本地属性，是本地属性的子集，一旦缺少会导致对程序错误地优化并返回错误的结果；
- RequestedGlobalProperties：必不可少的全局属性，是全局属性的子集，一旦缺少会导致对程序错误地优化并返回错误的结果；
另外的两个额外的属性：
- InterestingProperties：它就是我们常说的IP，是一个属性容器类，包含了一系列的RequestedLocalProperties和RequestedGlobalProperties集合。IP将直接对优化器寻找最优计划产生影响，它将会从父运算符传递给子运算符（以sink为顶点的倒置的遍历树），并告知子运算符哪些属性可以帮助它获得最廉价的执行方案。例如，一个Reduce运算符，将告诉其子运算符分区信息，如果子运算符是join，那么它将根据获得的信息，保留数据分区形式并选择更合适的执行策略。
- PartitioningProperty：分区属性，枚举了所有被支持的分区类型；
以上这些属性类之间的关联关系如下图所示：
接下来我们会对以上这些属性类中的关键字段进行解读。
- LocalProperties
| 属性 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| ordering（*） | Ordering | 一个分区内部的排序方式 |
| groupedFields（*） | FieldList | 用于分组的字段集 |
| uniqueFields | Set<FieldSet> | 在合并时值唯一的字段 |
* GlobalProperties
| 属性 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| partitioning（*） | PartitioningProperty | 表示分区类型的属性 |
| partitioningFields（*） | FieldList | 分区的字段 |
| ordering（*） | Ordering | 如果分区方式为范围分区，该字段表示分区字段的排序顺序 |
| uniqueFieldCombinations | Set<FieldSet> | 在合并时值唯一的字段 |
| customPartitioner（*） | Partitioner<?> | 当partitioning指定为CUSTOM_PARTITIONING时，使用的分区器 |
| distribution（*） | DataDistribution | 数据分布对象，当分区类型为RANCE_PARTITION时需要设置 |
上面两个表格中，被标记为”*”的属性，就是RequestedLocalProperties和RequestedGlobalProperties中的属性。
而InterestingProperties由RequestedLocalProperties以及RequestedGlobalProperties属性集合组成：
| 属性 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| localProps | Set<RequestedLocalProperties> | 必备的本地属性集合 |
| globalProps | Set<RequestedGlobalProperties> | 必备的全局属性集合 |
PartitioningProperty类枚举了跨分区或并行工作节点之间数据的shuffle形式：
- ANY_DISTRIBUTION：任何可能的数据分布形式，包括随机分区和完全复制；
- RANDOM_PARTITION：一种随机性的非复制型的数据分布方式；
- HASH_PARTITION：基于给定键的哈希分区方式；
- RANGE_PARTITION：基于特定键的范围分区方式；
- ANY_PARTITIONING：不在键上指定明确的分区方式；
- FULL_REPLICATION：将数据完全复制到每个并行的实例上去；
- FORCED_REBALANCED：强制重平衡，尽量保证每个分区上数据记录的均等；
- CUSTOM_PARTITIONING：自定义分区，可通过分区器（Partitioner）指定；
对于这些枚举值，哪些是事实上真正意义的分区呢？PartitioningProperty提供了一个isPartitioned方法来进行判断：
public boolean isPartitioned() {
return this != FULL_REPLICATION && this != FORCED_REBALANCED && this != ANY_DISTRIBUTION;
}从代码段中可见，非FULL_REPLICATION、非FORCED_REBALANCED以及非ANY_DISTRIBUTION，其余的都被认为是真正意义上的分区。