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flinksql中 join时由于key不均匀导致的数据倾斜大佬们都是怎么处理的

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游客6vdkhpqtie2h2 2022-09-20 06:46:55 644 0
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  • CSDN全栈领域优质创作者,万粉博主;InfoQ签约博主;华为云享专家;华为Iot专家;亚马逊人工智能自动驾驶(大众组)吉尼斯世界纪录获得者

    在 Flink SQL 中,当您使用 JOIN 操作连接两个表时,如果两个表的键不均匀,可能会导致数据倾斜。这是因为 Flink SQL 在执行 JOIN 操作时,会将较小的表复制到一个临时表中,然后对这个临时表进行 JOIN 操作。由于小表中的数据量较少,可能导致计算结果不均衡。

    以下是一些处理方法:

    1. 增加较小表的分区数:通过增加较小表的分区数,可以使每个分区的数据量更少,从而减少数据倾斜的可能性。例如,您可以将较小表按照某个字段进行分区,并在 Flink SQL 中指定分区数。

    2. 调整 JOIN 条件:您可以尝试调整 JOIN 条件,以便在较小表中查找更多的匹配项。例如,如果您正在使用 INNER JOIN,并且较小表中有重复值,则可以尝试使用 LEFT JOIN,这样可以避免删除较小表中的行。

    3. 使用 Coalesce 函数:Coalesce 函数可以将一组具有相同值的键合并为一个键。您可以使用 Coalesce 函数来将较小表中的键替换为一个唯一的键值,从而使数据更均衡。例如,如果您正在使用 INNER JOIN,并且较小表中有重复值,则可以使用以下语句:SELECT COALESCE(a.id, b.id) AS id FROM table1 a INNER JOIN table2 b ON a.key = b.key

    4. 使用 Keyed Window:Flink SQL 支持基于时间的窗口函数,例如 TumblingEventTimeWindowsProcessingTimeWindows 等。您可以使用这些窗口函数来控制数据的分配和计算顺序,从而减少数据倾斜的可能性。例如,您可以在 TumblingEventTimeWindows 中指定较小表的键值作为分组键,并在计算时按照分组键进行排序和聚合。

    2023-05-09 14:32:54
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