开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

咨询各位大佬个问题,单表,大概3000W,每小时大概6W左右,全量数据同步速度还行,但是增量巨慢无比

咨询各位大佬个问题,单表,大概3000W,每小时大概6W左右,全量数据同步速度还行,但是增量巨慢无比,配置的是3C 6G 。这种情况大家有遇到过么。。

展开
收起
游客3oewgrzrf6o5c 2022-08-11 13:53:14 574 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 全栈JAVA领域创作者

    这种情况可能是由于以下原因导致的:

    数据源的访问速度:如果数据源的访问速度较慢,可能会导致数据同步的速度较慢。可以尝试优化数据源的访问路径,或者使用更高效的数据访问方式来提高数据同步的速度。 数据的大小和数据结构:如果数据的大小和数据结构较复杂,可能会导致数据同步的速度较慢。可以尝试对数据进行分区、压缩或者优化数据结构等操作来提高数据同步的速度。 数据同步的并发度:如果数据同步的并发度较低,可能会导致数据同步的速度较慢。可以尝试提高数据同步的并发度,例如使用多线程或者异步操作等方式来提高数据同步的速度。 数据湖泊的设计:如果数据湖泊的设计不合理,可能会导致数据同步的速度较慢。可以尝试优化数据湖泊的设计,例如使用更高效的数据存储和处理方式来提高数据同步的速度。 为了解决这个问题,建议您进行以下操作:

    检查数据源的访问速度,如果较慢,可以尝试优化数据源的访问路径或者使用更高效的数据访问方式来提高数据同步的速度。 检查数据的大小和数据结构,如果较复杂,可以尝试对数据进行分区、压缩或者优化数据结构等操作来提高数据同步的速度。 检查数据同步的并发度,如果较低,可以尝试提高数据同步的并发度,例如使用多线程或者异步操作等方式来提高数据同步的速度。 检查数据湖泊的设计,如果不合理,可以尝试优化数据湖泊的设计,例如使用更高效的数据存储和处理方式来提高数据同步的速度。 总之,为了提高数据同步的速度,建议您对数据源、数据、数据湖泊等进行优化,以满足实际需求。

    2023-06-27 07:36:26
    赞同 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关电子书

更多
MaxCompute技术公开课第四季 之 如何将Kafka数据同步至MaxCompute 立即下载
海量订单实时同步与处理实践 立即下载
伍翀|HiveSQL如何平迁到FlinkSQL 立即下载