我在用flink 的state processor api修改savepoint里的keystate数据时,state数据量小就可以执行完,数据量大读取一部分数据后就一直running状态,不读新数据,加大资源并行度也不能解决,任务也不报错。
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针对您在使用Flink State Processor API修改Savepoint中Keyed State数据时遇到的问题,其中小量状态数据可以顺利完成处理,而大量状态数据处理则停滞不前,即使增加资源与并行度也未见改善,且任务无报错的情况,以下是一些可能的原因分析及调优建议:
state.backend.gemini.file.cache.type
)及其参数设置可能不足以有效应对大规模状态数据的处理需求。优化状态存储配置:
state.backend.gemini.file.cache.type
是否已设置为LIMITED
,以启用存算分离,减轻本地磁盘压力,并根据实际情况调整state.backend.gemini.file.cache.preserved-space
以确保足够的本地缓存空间。状态生命周期管理:
优化状态访问模式:
资源与并行度策略:
监控与日志分析:
综上所述,面对大数据量下的State Processor API处理挑战,应从状态存储配置、状态设计、资源分配以及细致的性能监控与调优等多个维度综合考虑,以达到提高处理效率的目的。