FLink参数pipeline.operator-chaining介绍 1、当使用flink提交一个任务,没有给算子设置并行度情况下,默认所有算子会chain在一起,整个DAG图只会显示一个算子,虽然有利于数据传输,提高程序性能,但是无法看到数据的输入和疏忽,业绩反压相关指标。 2、在api开发任务中,可以使用disableChaining方法打算operatorChain,但是在sql开发...
一、参数方面 flink sql参数配置 //关闭详细算子链(默认为true),true后job性能会略微有提升。false则可以展示更详细的DAG图方便地位性能结点 ###有用的参数 pipeline.operator-chaining: 'true' //指定时区 ###实用的参数 table.local-time-zone: Asia/Shanghai //对flink sql是否要敏感大小(建议false,不区分...
Stream分区数 = Stream并行度 = 生成Stream的Operator的并行度 = Operator Subtask的个数 operator之间传递模式 one-to-one 模式:两个operator用此模式传递的时候,会保持数据的分区数和数据的排序 Redistributing 模式:这种模式会改变数据的分区数;每个一个operator subtask会根据选择transformation把数据发送到不同的目...
我们来看看一个 SQL 任务在配置 pipeline.operator-chaining: false 前后的差异。在配置 pipeline.operator-chaining: false前，可以看到所有算子都 chain 在一起：在配置 pipeline.operator-chaining: false后，可以看到所有算子都没有 chain 在一起：第二种方式：在 Flink 1.13 中，提供了火焰图，可以通过火焰图定...
set 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau'; set pipeline.operator-chaining = true; CREATE TABLE read_oracle_test4 ( NAME STRING, AGE bigint, UPDATETIME TIMESTAMP(3), --事件时间 proctime as PROCTIME() , --处理时间 watermark for UPDATETIME as UPDATETIME - interval '5' minutes -...
⭐ 实际踩坑场景:Flink SQL Deduplicate 写法,row_number partition by user_id order by proctime asc,此 SQL 最后生成的算子只会在第一条数据来的时候更新 state,后续访问不会更新 state TTL,因此 state 会在用户设置的 state TTL 时间之后过期。
sql的写法是SET 'pipeline.operator-chaining'='false';https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs...
⭐ 实际踩坑场景:Flink SQL Deduplicate 写法,row_number partition by user_id order by proctime asc,此 SQL 最后生成的算子只会在第一条数据来的时候更新 state,后续访问不会更新 state TTL,因此 state 会在用户设置的 state TTL 时间之后过期。
我们来看看一个 SQL 任务在配置 pipeline.operator-chaining: false 前后的差异。 在配置 pipeline.operator-chaining: false 前,可以看到所有算子都 chain 在一起: 在配置 pipeline.operator-chaining: false 后,可以看到所有算子都没有 chain 在一起: 第二种方式:在 Flink 1.13 中,提供了火焰图,可以通过火焰图...
如果启用了对象重用,即 isObjectReuseEnabled==true,创建的 outPut 为 ChainingOutput,如果没有启用对象重用,则 outPut 为 CopyingChainingOutput。 需要明确的是 currentOperatorOutput 是为给下游算子输入数据的。而 ChainingOutput 和 CopyingChainingOutput 的区别是 ChainingOutput 是值传递,而 CopyingChainingOutput 是深...