窗口操作员行为澄清后的Apache Flink KeyedStream

我要求澄清Apache Flink（1.6.0）在通过窗口发送事件后如何处理来自KeyedStreams的事件，并且已经应用​​了某些运算符（例如reduce（）或process（））。

假设单个节点集群在执行了键控窗口流上的运算符之后，剩下的只有1个DataStream或者恰好是k个 DataStream（其中k是键的唯一值的数量）？

为了澄清，考虑需要从某些来源读取事件，按键k读取密钥，将键控事件发送到某个窗口流，减少，然后再做其他任何事情。实际构建下面两个图中的哪一个？

图A

                 |--------------|
                 |    source    |
                 | (DataStream) |
                 |--------------|
                        |
                   [all events]
                        |
                        v
                 |--------------|
                 |  key by( k ) |
                 | (KeyedStream)|
                 |--------------|
               /         |        \
             /           |          \
        [ k = 1 ]    [ k = 2 ]    [ k = 3 ]
         /               |               \
       /                 |                 \
     v                   v                   v

图B

                 |--------------|
                 |    source    |
                 | (DataStream) |
                 |--------------|
                        |
                   [all events]
                        |
                        v
                 |--------------|
                 |  key by( k ) |
                 | (KeyedStream)|
                 |--------------|
               /         |        \
             /           |          \
        [ k = 1 ]    [ k = 2 ]    [ k = 3 ]
         /               |               \
       /                 |                 \
     v                   v                   v

编辑（2018-09-22）

基于David的回答，我想我误解了KeyedStreams与窗口或其他流的结合。不知何故，我得到的印象是KeyedStream通过在幕后创建多个流来对传入流进行分区，而不是仅使用相同的流将对象组合在一起。

我以为Flink做的相当于：

List eventsForKey1 = ...;
List eventsForKey2 = ...;
List eventsForKey3 = ...;
...
List eventsForKeyN = ...;
我现在看到Flink实际上做的相当于：

Map> events = ...;