flink sql topN去重 (row_number =1 )有没有调优参数,同样的执行语句和服务器配置(都是基于hive表做的去重),发现Spark SQL的执行速度快一倍以上。是不是哪些优化参数没调整到位?
在 Flink SQL 中,可以通过调整以下参数来优化 TopN 去重的性能:
设置合适的并行度:并行度是影响 Flink SQL 性能的重要因素之一。如果并行度设置过低,可能会导致任务处理能力不足,从而影响 TopN 去重的性能。建议您适当增加 Flink SQL 任务的并行度,以提高任务并发处理能力。
设置合适的内存配置:TopN 去重需要在内存中进行排序和去重操作,因此内存配置对性能影响较大。建议您根据数据量和内存大小适当调整 Flink SQL 任务的内存配置,以满足 TopN 去重的内存需求。
使用 RocksDB 状态后端:RocksDB 是 Flink SQL 的一种状态后端,可以提供更高效的状态管理和持久化能力。如果您的 TopN 去重任务需要频繁地读写状态数据,可以考虑使用 RocksDB 状态后端,以提高任务的性能和稳定性。
调整 TableConfig 参数:Flink SQL 提供了一些 TableConfig 参数供用户调整,例如 batch.size、max.concurrent.checkpoints 等等。您可以根据实际需求适当调整这些参数,以优化 TopN 去重任务的性能和效率。
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