flink怎么降低Hologres表写入的流量呢？

flink的并发设置低一些 ，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”

要降低Hologres表写入的流量，可以尝试以下方法：

1. 调整connectionSize和jdbcWriteBatchSize参数：这两个参数分别控制了Flink与Hologres之间的连接数和批量写入的大小。增加这两个参数的值可以降低单个写入操作的流量，但可能会增加延迟。尝试根据实际情况调整这两个参数的值，以找到最佳的平衡点。

2. 使用更小的数据类型：尽量使用较小的数据类型，如INT、SMALLINT、TINYINT等，以减少每个数据记录的大小。这可以减少写入流量，但可能会影响查询性能。

3. 使用分区表：将大表分成多个分区表，可以有效地分散写入流量。在创建表时，可以使用PARTITION BY子句来指定分区键。

4. 使用时间窗口：如果写入操作是基于时间的，可以考虑使用时间窗口来聚合数据。这样可以减少每秒写入的数据量，从而降低流量。例如，可以使用DataStream的keyBy和timeWindow方法来实现。

5. 异步写入：如果可以接受一定的延迟，可以考虑使用异步写入。这样可以减少实时写入的流量，但可能会影响数据的实时性。在Flink中，可以通过设置checkpointInterval和maxBackpressure参数来调整异步写入的行为。

6. 优化查询：检查查询是否可以进行优化，以减少返回的数据量。例如，可以使用索引、分区等技术来提高查询性能，从而减少写入流量。