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

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 TumblingEventTimeWindows、ProcessingTimeWindows 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。