Flink SQL 在快手实践问题之Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink SQL 在快手实践问题之Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题如何解决

问题一:数据倾斜在实时计算中可能带来哪些问题?


数据倾斜在实时计算中可能带来哪些问题?


参考回答:

数据倾斜在实时计算中可能带来指标延迟或数据事故等问题。当实时计算任务遇到数据倾斜时,部分节点可能会处理过多的数据,导致处理速度下降,进而影响整个任务的完成时间和数据准确性。


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问题二:Flink SQL 如何解决 Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题?


Flink SQL 如何解决 Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题?


参考回答:

Flink SQL 在 Group Window Aggregate 中支持了多种优化策略来解决数据倾斜问题,包括 Mini-Batch、Local-Global、Split Distinct 等。这些优化策略可以帮助业务规避数据倾斜,同时带来性能收益。例如,Mini-Batch 可以将大量数据分批处理,减轻单个节点的处理压力;Local-Global 则可以在本地进行部分聚合后再进行全局聚合,减少数据传输量。


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问题三:为什么 Flink SQL 在判断 state 是否兼容时存在漏洞?


为什么 Flink SQL 在判断 state 是否兼容时存在漏洞?


参考回答:

Flink SQL 在判断 state 是否兼容时存在漏洞,主要是因为其判断策略较为简单,仅看引擎需要的 state 和 Savepoint 里保存的 state 的数据类型是否完全一致。然而,即使 State 的类型没变,但如果 SQL 中的聚合函数发生了变化,这种情况下 Flink 也会认为状态是兼容的。这可能导致在升级任务或变更指标时出现数据不一致的问题。


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问题四:Aggregate state 兼容的目标是什么?


Aggregate state 兼容的目标是什么?


参考回答:

Aggregate state 兼容的目标是使用户学习使用 state 兼容方案的成本极低(或0成本),允许用户随时升级任务,无需再卡零点操作,同时支持对聚合函数的新增和删除操作。


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问题五:在 Aggregate state 兼容中,聚合函数的哪些操作是被允许的?


在 Aggregate state 兼容中,聚合函数的哪些操作是被允许的?


参考回答:

在 Aggregate state 兼容中,只允许在聚合函数尾部新增聚合函数,允许删除任意位置的聚合函数。但不允许修改聚合函数的顺序,也不允许一次升级同时包含新增和删除两种操作,需要分为两次升级完成。


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