问题一：数据倾斜在实时计算中可能带来哪些问题？
数据倾斜在实时计算中可能带来哪些问题？
参考回答：
数据倾斜在实时计算中可能带来指标延迟或数据事故等问题。当实时计算任务遇到数据倾斜时，部分节点可能会处理过多的数据，导致处理速度下降，进而影响整个任务的完成时间和数据准确性。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/667050
问题二：Flink SQL 如何解决 Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题？
Flink SQL 如何解决 Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题？
参考回答：
Flink SQL 在 Group Window Aggregate 中支持了多种优化策略来解决数据倾斜问题，包括 Mini-Batch、Local-Global、Split Distinct 等。这些优化策略可以帮助业务规避数据倾斜，同时带来性能收益。例如，Mini-Batch 可以将大量数据分批处理，减轻单个节点的处理压力；Local-Global 则可以在本地进行部分聚合后再进行全局聚合，减少数据传输量。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/667053
问题三：为什么 Flink SQL 在判断 state 是否兼容时存在漏洞？
为什么 Flink SQL 在判断 state 是否兼容时存在漏洞？
参考回答：
Flink SQL 在判断 state 是否兼容时存在漏洞，主要是因为其判断策略较为简单，仅看引擎需要的 state 和 Savepoint 里保存的 state 的数据类型是否完全一致。然而，即使 State 的类型没变，但如果 SQL 中的聚合函数发生了变化，这种情况下 Flink 也会认为状态是兼容的。这可能导致在升级任务或变更指标时出现数据不一致的问题。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/667055
问题四：Aggregate state 兼容的目标是什么？
Aggregate state 兼容的目标是什么？
参考回答：
Aggregate state 兼容的目标是使用户学习使用 state 兼容方案的成本极低（或0成本），允许用户随时升级任务，无需再卡零点操作，同时支持对聚合函数的新增和删除操作。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/667056
问题五：在 Aggregate state 兼容中，聚合函数的哪些操作是被允许的？
在 Aggregate state 兼容中，聚合函数的哪些操作是被允许的？
参考回答：
在 Aggregate state 兼容中，只允许在聚合函数尾部新增聚合函数，允许删除任意位置的聚合函数。但不允许修改聚合函数的顺序，也不允许一次升级同时包含新增和删除两种操作，需要分为两次升级完成。
关于本问题的更多问答可点击原文查看：
