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说明如果key分布区间较小,flink keyby后很容易出现数据倾斜 解决 publicstaticInteger[]createRebalanceKeys(intparallelism){//计算 max parallelism, 如果用户自定义了算子最大并行度,作为参数传入intmaxParallelism=KeyGroupRangeAssignment.computeDefaultMaxParallelism(parallelism);// flink keyGroupRange subTaskIndex ->...
在这种分配机制的情况下,如果某个 key 的数据量特别大的话,可能就会出现数据倾斜。 专业解释 keyBy 是 Flink 中的数据分区操作,它根据 key 把数据分到不同的子任务。但当某 key 数据过多,它的子任务会处理更大负担,导致性能下降,而其他子任务可能闲置。这种不平衡导致整体效率降低,这样就会产生数据倾斜,一句话...
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...
1. keyBy 后的聚合操作存在数据倾斜 2. keyBy 之前发生数据倾斜 3. keyBy 后的窗口聚合操作存在数据倾斜 一、判断是否存在数据倾斜 相同Task 的多个 Subtask 中,个别 Subtask 接收到的数据量明显大于其他Subtask 接收到的数据量,通过 Flink Web UI 可以精确地看到每个 Subtask 处理了多少数据,即可判断出 Flink ...
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。
对于这种简单的数据倾斜,我们可以通过对分组的key加上随机数,再次打散,分别计算打散后不同的分组的pv数,然后在最外层再包一层,把打散的数据再次聚合,这样就解决了数据倾斜的问题。 优化后的sql如下: selectwinEnd,split_index(plat1,'_',0)asplat2,sum(pv)from(selectTUMBLE_END(proc_time, INTERVAL'1'MINUTE...
场景一:上游分区数据倾斜 上游Kafka消息队列 各分区数据存在不均匀,在没有 keyBy 操作的情况下,有的分区数据量大,有的小。 场景二:keyBy 分区倾斜 在一些业务场景下,需要对某个字段进行 keyBy 数据倾斜影响 对于分布式的计算系统来说,不怕数据量大,就怕数据倾斜。因为分布式计算是将大数据集合拆成若干个小的数据集...
通过上面的截图,容易看出是keyBy("platform")导致大部分数据集中在了一个SubTask上,处理不过来了。由于该程序只涉及聚合,没有join,因此用两阶段聚合法很合适。在之前编写Spark程序时,我们也经常这样解决数据倾斜的问题,示例思路如下图所示。 图来自美团技术团队的博客:https://tech.meituan.com/2016/05/12/spark-...