在Apache Flink中，KeyBy和GroupBy是用于将数据流根据指定的键进行分组的操作。它们之间的区别如下：

1. KeyBy操作是在逻辑上对数据流进行分区，将具有相同键的元素分配到同一个分区中。在KeyBy操作中，分区的数量由并行度决定，即每个分区由一个任务处理。KeyBy操作可以用于有状态的操作，例如窗口操作或状态后续处理。

2. GroupBy操作是在物理上对数据流进行分组，将具有相同键的元素分配到同一个任务中进行处理。在GroupBy操作中，可以通过设置并行度来控制任务的数量。GroupBy操作可以用于无状态的操作，例如简单的转换操作。

下面是一些示例代码，演示了KeyBy和GroupBy的使用方法：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 从数据源创建一个DataStream
DataStream> dataStream = env.fromElements(
    new Tuple2<>("A", 1),
    new Tuple2<>("B", 2),
    new Tuple2<>("A", 3),
    new Tuple2<>("C", 4)
);

// 使用KeyBy操作将数据流分区
DataStream> keyedStream = dataStream.keyBy(0);

// 使用GroupBy操作将数据流分组
DataStream> groupedStream = dataStream.groupBy(0);

// 打印分区后的数据流
keyedStream.print();

// 打印分组后的数据流
groupedStream.print();

env.execute();

在上述示例中，数据流根据第一个字段（键）进行分区或分组。KeyBy操作将具有相同键的元素分配到同一个分区中，而GroupBy操作将具有相同键的元素分配到同一个任务中。