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咨询一个Flink问题, 非开窗,非聚合的数据倾斜有什么优化思路?

咨询一个Flink问题, 非开窗,非聚合的数据倾斜有什么优化思路?在保证相同key的数据在一个task 里面处理的前提下,上游kafka的数据是用户每个时间点的属性变化信息, 需要写入到下游数据库,比如这条数据需要给用户的属性做要求和动作,下一条相同用户可能需要做局部更新动作,在或者相同用户做保留首次属性动作
我目前的算子结构是: map.filter.keyby.process.sink ==> key 是用户的ID

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三分钟热度的鱼 2024-04-17 18:53:21 59 0
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  • 1、可以对数据进行预处理,减少下游的数据量
    2、是因为key分组导致数据倾斜,所以可以尝试结合其他字段创建复合键。还有一个方法,增加并行度,可以分散负载,就可以减轻压力。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

    2024-04-17 19:34:27
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