Flink双流join卡死怎么解决呀?感觉是水印设置有问题,但是检查没大问题,一直卡在window?
双流join的卡死有几个常见的原因:
数据流中的某个流在另一个流之前停止,导致窗口无法结束。
水印设置不合理,导致窗口无法结束。
数据流中的某个流有大量 late 数据,导致窗口无法结束。
数据流中存在数据重复,导致窗口无法结束。
数据流中的某个流中没有数据,导致窗口无法结束。
要解决双流join的卡死问题,需要根据具体的情况分析原因,并相应地修改代码。如果还是无法解决,可以尝试通过调整 Flink 的配置来解决。
以下是一些常见的 Flink 配置选项,可以尝试调整它们来解决双流join的卡死问题:
state.backend: Flink 的状态后端,可以选择内存、文件、RocksDB 等。
state.checkpoints.interval: Flink 的状态检查点间隔,可以设置为更小的值。
state.checkpoints.max-concurrent: Flink 同时允许进行的最大检查点数,可以设置为更大的值。
state.checkpoints.min-pause-between-checkpoints: Flink 在执行两个检查点之间需要等待的最小时间,可以设置为更小的值。
state.checkpoints.to-savepoint.min-num-checkpoints: Flink 在将检查点保存为 savepoint 时需要保存的最小检查点数,可以设置为更小的值。
如果上述选项都调整过了,还是无法解决双流join的卡死问题,可以尝试通过以下方法来排查问题:
使用 Flink 的 WebUI 来查看 Flink 的运行状态,包括任务的运行状态、状态的保存状态、检查点的保存状态等。
使用 Flink 的 CLI 来查看 Flink 的运行日志,包括任务的运行日志、状态的保存日志、检查点的保存日志等。
使用 Flink 的诊断工具来诊断 Flink 的运行问题。
如果通过上述方法都无法解决双流join的卡死问题,可以联系 Flink 的社区支持来寻求帮助。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。