删除具有自定义流StreamPartitioner的KTable中的数据。

要删除具有自定义流StreamPartitioner的KTable中的数据，可以使用KTable的filter()方法和自定义的StreamPartitioner。

首先，定义一个自定义的StreamPartitioner，用于确定要删除的数据：

public class CustomPartitioner implements StreamPartitioner<String, String> {
    @Override
    public Integer partition(String key, String value, int numPartitions) {
        // 返回要删除的数据的分区索引
        // 如果要删除的数据在分区0中，返回0，否则返回1
        return key.equals("keyToDelete") ? 0 : 1;
    }
}

然后，在KTable上使用filter()方法和自定义的StreamPartitioner来删除数据：

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> stream = builder.stream("input-topic");

// 创建一个KTable
KTable<String, String> table = stream.groupByKey()
        .reduce((value1, value2) -> value2, Materialized.as("table-store"));

// 使用filter和自定义的StreamPartitioner删除数据
KTable<String, String> filteredTable = table.filter((key, value) -> true,
        Named.as("filtered-table"),
        Materialized.<String, String>as("filtered-store")
                .withKeySerde(Serdes.String())
                .withValueSerde(Serdes.String())
                .withLoggingDisabled()
                .withCachingDisabled(),
        new CustomPartitioner());

filteredTable.toStream().to("output-topic");

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);
streams.start();

在上面的代码中，我们首先通过groupByKey()和reduce()方法创建了一个KTable。然后，我们使用filter()方法和自定义的StreamPartitioner来删除数据。 filter()方法中的第一个参数是过滤条件，此处为(key, value) -> true，它保留了所有的数据。Named.as()方法为过滤后的KTable指定一个名称。Materialized.<String, String>as()方法为过滤后的KTable指定一个存储名称和一些配置选项，例如关闭日志记录和缓存。最后，我们将过滤后的KTable转换为KStream，并将结果发送到output-topic中。

请注意，这里的代码示例使用了Kafka Streams的Java API。如果您使用的是其他编程语言或框架，可能需要稍作调整。