Flink的ODPS离线表的binlog产生的tps有多大？

Flink 本身并没有直接提供针对外部系统的动态限流功能，它主要处理的是数据流的处理速度和数据量的控制

关于 Flink ODPS 离线表的 binlog 产生的 TPS（每秒事务数），这主要取决于几个因素：

源数据库的写入速率：如果源数据库的写入速率很高，那么 Flink 所接收到的 binlog 数据量也会相应增加。
Flink 的处理能力：Flink 的并行度、任务配置、资源分配等都会影响其处理 binlog 的能力。
数据变更类型：INSERT、UPDATE 和 DELETE 操作产生的 binlog 数据量是不同的。一般来说，UPDATE 和 DELETE 操作产生的 binlog 数据量要大于 INSERT 操作。
数据表的大小：数据表的大小也会影响 binlog 的产生速率。如果表中的数据经常变动，那么产生的 binlog 也会更多。
由于上述因素的不确定性，很难准确估算 Flink ODPS 离线表的 binlog 产生的 TPS。如果您想对 Flink 进行限流，可能需要考虑在 Flink 上游的源数据库或中间件层面进行控制，例如通过数据库的读写锁、中间件的流量控制等手段来实现。

阿里云 HBase SQL 服务（Phoenix）+ 阿里云 MQ 的组合，可以考虑使用阿里云提供的 API 网关服务来实现流量控制和限流功能。

Flink 处理的数据吞吐量（TPS）取决于多个因素，包括数据源的生产速率、Flink 作业的配置、以及集群的资源等。当你在 Flink 中实现限流，你是在控制 Flink 作业处理数据的速率，而不是控制数据源产生数据的速率。

如果你希望对 Flink 作业进行限流以防止对下游的 MQ（消息队列）造成过大的压力，你可以通过以下几种方式来实现：

设置并行度：通过减少 Flink 作业的并行度来降低处理能力，从而限制 TPS。
使用 RateLimiter：在 Flink 作业中实现自定义的 RateLimiter，来控制每秒处理的数据条数。
水位线（Watermarks）：调整水位线的生成，使得 Flink 作业处理数据的速率减慢。
至于 ODPS（Open Data Processing Service，可能是阿里云提供的一个大数据处理服务）离线表的 binlog 产生的 TPS，这个取决于以下几个因素：

数据更新频率：离线表的数据更新频率决定了 binlog 的产生速率。如果表经常被更新，那么 binlog 的 TPS 会比较高。
表的大小：表的大小和复杂性也会影响 binlog 的产生。大的表或复杂的更新操作可能会导致更高的 TPS。
binlog 配置：binlog 的配置，如日志格式、是否开启 binlog、binlog 的存储周期等，都会影响 TPS。
通常，对于离线表的 binlog，以下是一些通用的估计：

低频更新：如果表更新频率较低，比如每小时或每天更新一次，那么 binlog 的 TPS 会相对较低。
高频更新：如果表更新非常频繁，比如每秒都有更新，那么 binlog 的 TPS 会非常高，可能会达到或超过下游 MQ 的写入 TPS。
为了给你一个具体的数字，你需要根据你的具体情况来进行评估：

监控和测试：监控 ODPS 离线表的更新操作，并对其进行测试，以了解在不同的更新模式下 binlog 的实际 TPS。
与供应商沟通：与阿里云或 ODPS 的技术支持沟通，他们可能会提供关于 binlog TPS 的具体指导和最佳实践。
记住，限流操作应该基于对整个系统性能和容量的了解来执行。在实施限流之前，确保进行充分的测试，以避免对整个数据处理流程造成不必要的影响。

当您提到希望对Flink进行限流以避免对消息队列（MQ）造成过大的压力时，实际上是在考虑如何调整Flink处理数据的速度以适应MQ的吞吐能力。同时，您提到了Flink的ODPS离线表的binlog产生的TPS（transactions per second，每秒事务数）。

Flink限流

1. 使用背压:

   • Flink 通过背压机制自然地管理数据流。如果下游算子处理速度较慢，上游算子将会降低数据的发送速率。
   • 通过调整Flink作业的并行度和配置资源限制（如CPU、内存等），可以间接地控制Flink的处理速度。

2. 显式限流:

   • 可以在Flink作业中使用 rateLimiter 来显式地限制数据流的速度。
   • 例如，使用 DataStream#rateLimiter() 方法来限制每秒处理的数据量。

3. 使用窗口操作:

   • 通过在数据流上应用窗口操作，可以将数据分批处理，从而控制整体的数据处理速度。

ODPS离线表的binlog产生的TPS

ODPS（MaxCompute）是一个大数据处理平台，通常用于离线数据分析和批量处理。Flink通过MaxCompute的binlog API来读取MaxCompute表的变更记录。

关于MaxCompute表的binlog产生的TPS，这主要取决于几个因素：

1. 表的更新频率:

   • 如果表频繁更新，则binlog产生的TPS会更高。

2. 更新的复杂性:

   • 更新操作的类型（如INSERT、UPDATE、DELETE）以及涉及的数据量都会影响TPS。

3. MaxCompute的配置:

   • MaxCompute集群的性能和配置也会影响binlog生成的速度。

4. Flink的配置:

   • Flink从MaxCompute读取binlog的速度也会受到Flink作业配置的影响，如并行度、资源分配等。

如何评估TPS

要准确评估MaxCompute binlog产生的TPS，您可以采取以下步骤：

1. 模拟测试:

   • 使用模拟数据来模拟不同的更新频率和类型，然后记录binlog产生的TPS。

2. 生产环境监控:

   • 在生产环境中部署Flink作业，并使用监控工具（如Prometheus和Grafana）来监控binlog的TPS。

3. MaxCompute文档:

   • 查阅MaxCompute官方文档，了解关于binlog的具体信息和最佳实践。

4. 社区讨论:

   • 在MaxCompute和Flink的社区论坛中询问经验丰富的用户或开发者。

总结

为了更好地适配MQ的写入能力，您可以通过调整Flink作业的配置来限制数据处理速度。至于MaxCompute binlog产生的TPS，这需要根据具体的场景和配置来评估。如果您需要具体的配置示例或指导，请提供更多细节，我会尽力提供帮助。

Flink的ODPS离线表的binlog产生的tps并没有固定的值，它主要取决于以下几个因素：

ODPS表的数据更新频率：如果ODPS表的数据更新频繁，binlog的生成速度就会快，反之则慢。
binlog的生成策略：ODPS的binlog可能是基于事务、时间窗口或者其他策略生成的，不同的策略会影响binlog的生成速率。
Flink读取binlog的速率：Flink在消费binlog时有自己的并行度和消费速度设置，这些都会影响实际的tps。
系统资源：包括网络带宽、CPU、内存等，这些都会限制binlog的传输和处理速度。
因此，要设定合适的Flink消费速度，你需要根据你的具体业务情况和ODPS的配置来评估。如果确实需要限制Flink的处理速度，你可以通过调整Flink作业的并行度、backpressure机制或者使用水印（watermark）来实现流处理的速率限制。同时，也可以在写入MQ时设置队列深度、批量大小等参数来控制写入速度。

Flink的ODPS离线表binlog的TPS取决于多个因素，包括源表的写入频率、表的大小、ODPS的配置以及binlog的压缩和处理效率等。具体TPS数值需要根据实际环境进行观察和测量。如果您希望对Flink的输入速率进行限制，可以使用Flink的BackPressure机制或者配置Buffer Size和Watermark策略来控制处理速率。

具体数值，文档里面没有写明，不过。。。。。。。
Flink作为一个高度可扩展且容错的流处理框架，其处理能力（即TPS）主要取决于您的集群配置、资源分配（如CPU、内存）、以及作业本身的逻辑复杂度。理论上，只要资源充足，Flink可以处理任意高的TPS，直到达到硬件或系统设计的上限
所以 放心用吧

ODPS（MaxCompute）离线表的binlog产生的TPS，取决于多个因素，不太好评估。

• 数据更新频率：ODPS binlog的产生与表的更新操作直接相关，如果表更新频繁，那么产生的binlog记录数也会相应增加。
• 更新操作类型：不同的更新操作（如INSERT、UPDATE、DELETE）可能会产生不同大小的binlog记录。
• 数据大小和结构：更新的数据量和表结构也会影响binlog的大小，更复杂或更大的数据记录会导致更大的binlog。

——参考链接。