Flink KeyBy 数据倾斜 1. 什么是数据倾斜以及它如何影响 Flink 作业性能? 数据倾斜指的是在分布式计算中,某些节点处理的数据量远大于其他节点,导致这些节点成为性能瓶颈,影响整个作业的吞吐量和延迟。在 Flink 中,如果 KeyBy 操作后某些 key 的数据量非常大,处理这些 key 的子任务将承担更重的计算负担,而其他子任务则可能处
针对Flink窗口数据倾斜问题,我们可以采取以下几种解决方案: 调整窗口大小:根据实际业务需求和数据处理能力,合理设置窗口大小。避免窗口过大导致数据量过多,难以处理。 预处理数据:在数据进入Flink之前,通过预处理对数据进行筛选、去重等操作,减少热点数据对窗口计算的影响。 使用KeyBy操作:针对热点数据问题,可以通过KeyBy操...
在上图中,可以发现subTask0处理的数据量,是其他SubTask的40倍左右,此时产生了明显的数据倾斜问题。 为了解决"redis"倾斜的问题,我们可以将"redis"生成key的过程进行优化,将生成的key进行"打散",具体实现过程如下: sourceStream.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String,Integer>, String>() { @Override public String...
Flink 任务出现数据倾斜的直观表现是任务节点频繁出现反压。 部分节点出现 OOM 异常,是因为大量的数据集中在某个节点上,导致该节点内存被爆,任务失败重启。 Flink数据倾斜的原因 代码KeyBy、GroupBy 等操作,错误的使用了分组 Key,产生数据热点。 业务上有严重的数据热点。 Flink如何定位数据倾斜 定位反压 Flink Web UI...
容错机制对于 Spark Streaming 任务,我们可以设置 checkpoint,然后假如发生故障并重启,我们可以从上次 checkpoint 之处恢复,但是这个行为只能使得数据不丢失,可能会重复处理,不能做到恰好一次处理语义。Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 3,作业提交有可能会失败,失败后重新运⾏时,如何保证数据的⼀致性?
②发生窗口数据倾斜时:将key进行扩展,扩展成自定义的负载数,即,将原始的key封装后新的带负载数的key,进行逻辑处理,然后再对新key的计算结果进行聚合,聚合成原始逻辑的结果。 上文出自,参考文档: 聚合操作调优手段-MiniBatch参考文档:https:///thread-28119-1-1.html ...
那这个很明显,那就怎么样数据倾斜对吧,也就是说它其实也有对应的这个指标可以做到我们的一个。监控。对吧,啊,也可以做到这个监控啊,完全可以做到这个监控。对吧,啊,完全可以做到这个监控啊。好。那这个是数新年,这个现象我们就不多聊了,这个比较简单对吧,其实我们都知道了,就是接收到数据不同,那问题是关键是...
Redistributing : stream(map()跟keyBy/window之间或者keyBy/window跟sink之间)的分区会发生改变。每一个operator subtask依据所选择的transformation发送数据到不同的目标subtask。例如,keyBy() (基于hash码重分区),broadcast()或者rebalance()(随机redistribution)。在一个redistribution的交换中,只有每一个发送、接收task...
数据倾斜:keyby 之后不同分组数据量不一致 2)反压的危害 问题:Checkpoint 超时失败导致 job 挂掉 内存压力变大导致的 OOM 导致 job 挂掉 时效性降低 3)定位反压 (1)利用 Web UI 定位 定位到造成反压的节点,排查的时候,先把 operator chain 禁用,方便定位到具体算子。