问题一：上述查询语句中索引失效的具体原因是什么？
上述查询语句中索引失效的具体原因是什么？
参考回答：
在上述查询语句中，索引失效的具体原因是OR连接的条件之一customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%')未能命中XXX_white_list表的索引。因为customer_id是XXX_level_report表的字段，而不是在XXX_white_list表上查询时使用的索引列，这导致该条件无法利用XXX_white_list表的biz_id索引进行优化。因此，整个查询可能进行了全表扫描。
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问题二：如何解决上述查询语句中的慢SQL问题？
如何解决上述查询语句中的慢SQL问题？
参考回答：
为了解决上述查询语句中的慢SQL问题，可以重构查询语句，去除OR查询条件，或者通过其他方式改写查询以避免索引失效。例如，如果业务逻辑允许，可以尝试将查询拆分为多个没有OR条件的查询，并使用UNION ALL合并结果。如果customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%')这个条件无法避免，可以考虑是否可以在应用层面进行处理，或者在数据设计时添加额外的字段或索引来优化查询性能。最终，通过重构查询语句并重新评估索引的使用情况，成功解决了慢SQL问题。
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问题三：美团 Flink 在大规模作业部署时遇到了哪些主要问题？
美团 Flink 在大规模作业部署时遇到了哪些主要问题？
参考回答：
在大规模作业部署时，美团 Flink 遇到了几个问题。首先，部署大量 Task 时会遇到部署时间长或因为 RPC 超时而导致部署失败的问题。其次，Task 分布不够合理，部分 TaskManager 中 Network Buffer 的数量不足，会导致作业启动失败。另外，大作业做 Checkpoint 期间，会给 HDFS 带来瞬时压力，影响其他作业使用 HDFS。
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问题四：为什么大作业的 Task 部署和启动会慢或失败？
为什么大作业的 Task 部署和启动会慢或失败？
参考回答：
大作业的 Task 部署和启动慢或失败，主要是因为作业规模很大时，JobManager 作为 master 节点可能会遇到处理瓶颈。具体来说，Task 数量、TaskManager 数量、拓扑复杂度以及 user jar 的大小都会影响部署和启动的效率。
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问题五：在美团 Flink 的大作业部署流程中，哪些环节对部署时间有显著影响？
在美团 Flink 的大作业部署流程中，哪些环节对部署时间有显著影响？
参考回答：
在大作业部署流程中，构建执行图、申请资源、部署 Task 和启动 Task 这几个环节对部署时间有显著影响。构建执行图的时间复杂度较高，特别是在作业规模和拓扑复杂度都很高的情况下。资源申请环节可能会因为资源不足、资源碎片或调度到坏节点等问题导致作业启动受阻。而部署和启动 Task 环节则主要受 Task 数量、TaskManager 数量等因素的影响。
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