Flink SQL 在快手实践问题之由于meta信息变化导致的state向前兼容问题如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink SQL 在快手实践问题之由于meta信息变化导致的state向前兼容问题如何解决

问题一:为什么指标标识和 state 类型的映射关系很重要?


为什么指标标识和 state 类型的映射关系很重要?


参考回答:

因为有的聚合函数(如avg)可能需要多个state(如sum和count)来辅助计算,所以指标标识和state类型的映射关系对于判断state是否兼容至关重要。这种映射关系被保存在state的meta中以便进行兼容性判断。


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问题二:在新增聚合函数时,对state的初始值填充有何要求?


在新增聚合函数时,对state的初始值填充有何要求?


参考回答:

在新增聚合函数时,需要对新增的state做初始值填充。不同函数对应的初始值不同,例如count的初始值是0,而sum的初始值必须是null。


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问题三:early-fire和late-fire场景中的Retract消息如何影响state的管理?


early-fire和late-fire场景中的Retract消息如何影响state的管理?


参考回答:

在window的early-fire和late-fire场景中,会引入Retract消息来记录已经下发给下游的数据。这要求多一个state来管理这些信息,并且这个state比原有的state多了时间字段,需要在状态迁移时做特别处理。


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问题四:如何解决由于meta信息变化导致的state向前兼容问题?


如何解决由于meta信息变化导致的state向前兼容问题?


参考回答:

为了解决state向前兼容问题,可以修改meta的version信息来区分新老版本的state。利用version信息,系统可以判断并处理不同版本的state,从而实现向前兼容。


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问题五:在Aggregate state兼容方案中,如何处理state的TTL?


在Aggregate state兼容方案中,如何处理state的TTL?


参考回答:

在Aggregate state兼容方案中,需要保证迁移后的state的TTL时间戳与原始数据保持一致。这意味着在迁移过程中,不应对TTL的时间戳做任何改变。


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