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。
关于本问题的更多问答可点击原文查看:
https://developer.aliyun.com/ask/667050
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。
关于本问题的更多问答可点击原文查看:
https://developer.aliyun.com/ask/667053
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。
关于本问题的更多问答可点击原文查看:
https://developer.aliyun.com/ask/667055
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。
关于本问题的更多问答可点击原文查看:
https://developer.aliyun.com/ask/667056
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。
关于本问题的更多问答可点击原文查看: