大佬，我通过flink 对hudi ods->>dwd宽表分层好吃力，flink 是不是适合算这种大

在使用Flink处理Hudi ODS到DWD宽表分层时，确实可能会遇到性能瓶颈，尤其是在涉及多表Join操作时。以下是一些优化方案和建议，帮助您提升Flink作业的性能：

1. 避免笛卡尔积

Flink SQL不支持笛卡尔积操作，这会导致查询失败或性能问题。确保您的SQL语句中明确指定了Join条件，并且避免不必要的全表扫描。

2. 调整Join顺序

Flink默认不会优化Join顺序，因此您可以手动调整表的顺序以提高性能。将更新频率较低的表放在前面，更新频率较高的表放在后面。这样可以减少中间状态的膨胀，从而提升性能。

3. 开启PartialFinal优化

如果您的SQL中包含COUNT DISTINCT操作，可能会导致热点问题。可以通过开启PartialFinal优化来解决这一问题。具体方法是在作业的运行参数中添加以下配置：

table.optimizer.distinct-agg.split.enabled: true

此优化会自动将COUNT DISTINCT拆分为两层聚合，从而缓解热点问题。

4. 启用Mini-batch机制

Mini-batch机制可以显著提升Flink作业的吞吐量。通过设置以下参数，您可以启用并优化Mini-batch：

table.exec.mini-batch.allow-latency: <时间间隔>
table.exec.mini-batch.size: <最大数据条数>

注意：实时计算引擎VVR已对Mini-batch机制进行了优化，建议不手动设置该参数，除非有特殊需求。

5. 优化维表Join

在进行维表Join时，可以通过以下方式优化性能： - 异步I/O：开启异步模式以提升吞吐性能。例如，设置以下参数：

table.exec.async-lookup.output-mode: ALLOW_UNORDERED

如果需要保证更新键的处理顺序，可以启用table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled参数。 - 行存与列存结合：利用Hologres的行存和行列共存表提供的高性能点查能力，加速维表查询。

6. 减少状态大小

多流Join操作可能导致状态冗余问题。可以通过以下方式优化： - 调整Join顺序：优先连接数据量较小的流，将数据量大的流放在最后连接。这样可以减少状态的放大效应。 - 避免大状态：如果作业中存在SinkUpsertMaterializer算子并且状态较大，建议增加并发度或避免使用该算子。对于已有作业，去掉该算子时需要无状态启动。

7. 选择合适的宽表合并方式

根据业务需求选择合适的宽表合并方式： - 维表Join：成本较低，但维度数据更新无法修正已关联的数据，适合对一致性要求不高的场景。 - 双流Join：成本较高，但任何表的更新都能修正已关联的数据，适合对一致性要求较高的场景。

8. 监控与调优

• 反压监控：如果发现Source端数据发送速率下降，可能是反压导致的。可以通过增加并发度或优化资源分配来缓解。
• 小文件合并：如果使用Paimon作为存储格式，可以将小文件合并改为完全异步，以减少检查点等待时间。例如，设置以下参数：

  'num-sorted-run.stop-trigger' = '2147483647'
  'sort-spill-threshold' = '10'
  'changelog-producer.lookup-wait' = 'false'
  

  这些参数可以有效减少小文件对性能的影响。

9. 对比其他工具

如果Flink在某些场景下性能不如Doris，可以考虑以下策略： - 混合架构：将部分计算任务交给Doris处理，而Flink专注于实时流式处理。 - 数据预处理：在Flink中完成初步的ETL操作后，将结果写入Doris进行进一步分析。

总结

通过以上优化措施，您可以显著提升Flink在处理Hudi ODS到DWD宽表分层时的性能。如果问题仍然存在，建议结合具体业务场景深入分析，并参考阿里云实时计算的相关文档进行进一步调优。