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有没有碰到过实时计算Flink版regular join使用left join后,输出的数据乱序?

请问下各位,有没有碰到过实时计算 Flink版 regular join使用left join后,输出的数据乱序?我这个是单并行度

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真的很搞笑 2023-10-18 17:19:38 98 0
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  • 在Flink中,Regular Join(包括Left Join)的结果顺序是由Flink的分区策略和数据的分布方式共同决定的。如果你的数据在并行流中有不同的分区策略或者分布方式,那么可能会导致结果的顺序不一致。

    例如,如果你的两个输入流的分区策略不同,或者其中一个输入流的数据分布不均匀,那么可能会导致Flink在处理join操作时无法保证结果的全局顺序。

    此外,如果你的任务并行度设置得过高,也可能会导致结果的局部顺序被打乱。因为高并行度的任务可能会导致数据的切分粒度变细,从而使得数据的局部顺序变得不稳定。

    为了解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:

    1. 调整任务的并行度:降低任务的并行度可以帮助Flink更好地控制数据的切分和合并,从而提高结果的全局顺序。

    2. 调整数据的分区策略:确保你的两个输入流的分区策略是一致的,可以帮助Flink更有效地处理join操作。

    3. 使用窗口操作:如果你需要保证结果的全局顺序,你可以使用窗口操作来限制数据的输出时间范围。

    4. 使用Watermark:如果你需要保证结果的全局顺序,并且你的数据有一个自然的时间属性,你可以使用Watermark来触发数据的输出。

    总的来说,如果你在Flink中使用Regular Join遇到了结果顺序的问题,你可以尝试以上的方法来解决。

    2023-10-21 17:53:21
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  • 公众号:网络技术联盟站,InfoQ签约作者,阿里云社区签约作者,华为云 云享专家,BOSS直聘 创作王者,腾讯课堂创作领航员,博客+论坛:https://www.wljslmz.cn,工程师导航:https://www.wljslmz.com

    在实时计算 Flink 版中使用 left join 后输出的数据乱序是一个常见的情况,特别是在单并行度的场景下。这是因为在流处理中,不同流的数据到达时间有一定的不确定性,而 left join 会依赖两个流中的数据完全到达才能进行匹配,因此可能会导致输出的数据顺序乱序。

    2023-10-18 18:31:15
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