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写代码的阿甘
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求知若饥 虚心若愚
擅长的技术
- Java
- flink
- spark
- SQL
获得更多能力
通用技术能力：
-
Java
高级
能力说明：
精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
云产品技术能力：
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明
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2020年12月
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12.10 17:09:31
回答了问题
2020-12-10 17:09:31
flink key by 的粒度问题 ，key by 是否可以带业务 ？
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12.07 16:10:07回答了问题
2020-12-07 16:10:07
订单实时数据统计解决方案
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12.07 15:19:57
提交了问题
2020-12-07 15:19:57
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12.03 15:44:16回答了问题
2020-12-03 15:44:16
flink 失败重启前提是必须开启checkpoint?#Flink
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12.03 15:34:02回答了问题
2020-12-03 15:34:02
Flink keyby问题
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12.03 11:28:45
发表了文章
2020-12-03 11:28:45
Flink 旁路输出(分流)
在一些业务场景中，一个流中可能有多种类型的数据，比如订单：有线上订单，有线下订单。当需要将不同类型的数据进行分别处理，比如 写入到不同的数据表或者join 不同的其他流时，这个时候使用分流就比较合适。
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回答了问题
2020-12-10
flink key by 的粒度问题 ，key by 是否可以带业务 ？
天啦，都没有大神来回答我吗！！！赞0 踩0 评论0 -
提交了问题
2020-12-07
flink key by 的粒度问题 ，key by 是否可以带业务 ？
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回答了问题
2020-12-07
订单实时数据统计解决方案
flink 消费 你们的kafka 来计算赞0 踩0 评论0 -
回答了问题
2020-12-04
flink 失败重启前提是必须开启checkpoint?#Flink
是的， flink 失败重启是 内部恢复到 上一个 成功的 快照(checkpoint ）, 当 task manager 因为运行时间很久或者 一些 网络波动挂掉之后，job manager 就会 根据上一次 checkpoint 进行恢复，这里 就有 exactly once 和 at least once 的区别， 前者flink在进行 checkpoint的时候就会 对齐 barrier ，比起后者是效率要低一些。 后者 效率高一些，但是需要 自己的 flink sink 的存储来做 幂等。赞0 踩0 评论0 -
回答了问题
2020-12-03
Flink keyby问题
我们生产的时候，按照 业务 逻辑 比如 电商 店铺 进行key by 之后，进行 窗口 process 计算，我们发现 key by 的维度越细，任务就越不稳定，并且我们发现 每个 key 都有属于自己的process context ，这里就会造成很大的 flink 内部的内存占用，以及效率问题。 key by 的 逻辑很重要，尤其是 有使用状态后端 的场景 。 所以个人认为 key by 的列 最好是根据你 的任务的 并行度来进行设计 ，key by 的作用应该是对数据进行路由操作， 将数据均匀的发往 下游的 operator , 粒度不能太细，容易造成上面的问题，也不能太粗，容易数据倾斜。赞0 踩0 评论0
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