Flink SQL 在快手实践问题之表示 Mini-Batch hint如何解决

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实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink SQL 在快手实践问题之表示 Mini-Batch hint如何解决

问题一:为什么统计每个省份的 UV 时,复用 distinct key 没有收益?


为什么统计每个省份的 UV 时,复用 distinct key 没有收益?


参考回答:

统计每个省份的 UV 时,由于不同省份的访客通常没有交集,因此复用 distinct key 无法带来状态上的节约。每个省份的 UV 计算都需要独立的状态来存储不同省份的访客信息,所以此时复用 distinct key 没有收益。


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问题二:窗口函数必须满足什么条件才能应用状态复用优化?


窗口函数必须满足什么条件才能应用状态复用优化?


参考回答:

窗口函数必须具有行语义,才能应用状态复用优化。对于行语义的窗口,当前数据属于哪个窗口仅取决于数据本身。而对于集合语义的窗口,数据所属窗口不仅取决于数据本身,还取决于窗口收到的历史数据集合,这会影响每个窗口收到的数据集合,因此不适用于状态复用优化。


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问题三:为什么 Flink SQL 不采用 Calcite 的 pivot/unpivot 语法进行行转列和列转行?


为什么 Flink SQL 不采用 Calcite 的 pivot/unpivot 语法进行行转列和列转行?


参考回答:

Flink SQL 不采用 Calcite 的 pivot/unpivot 语法主要有两个原因:一是条件不具备,因为 Flink 从 1.12 版本至今都是依赖 Calcite 1.26,而 pivot/unpivot 分别在 Calcite 的 1.26 和 1.27 版本中引入;二是使用 pivot/unpivot 语法会使 SQL 语句比现有的表达方式长得多,增加了编写的复杂性。


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问题四:Mini-Batch hint 的主要作用是什么?


Mini-Batch hint 的主要作用是什么?


参考回答:

Mini-Batch hint 的主要作用是减少 RPC 的调用次数,通过攒一批数据后调用维表的批量查询接口来提高性能。它有两个参数:一个表示多长时间攒一批,一个表示多少条数据攒一批。Mini-Batch hint 设计得很通用,不仅可用于维表关联,还可用于聚合的攒批优化。


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问题五:在 Flink SQL 中,如何表示 Mini-Batch hint?


在 Flink SQL 中,如何表示 Mini-Batch hint?


参考回答:

在 Flink SQL 中,Mini-Batch hint 不是一个具体的 SQL 语法,而是一个在查询语句后添加的提示(hint),用于指导底层算子的行为。它通常通过特定的语法或配置方式添加到查询语句中,以指示系统按照指定的时间和/或数据量进行数据的攒批处理。


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