咨询一个Flink问题， 非开窗，非聚合的数据倾斜有什么优化思路？
咨询一个Flink问题， 非开窗，非聚合的数据倾斜有什么优化思路？在保证相同key的数据在一个task 里面处理的前提下，上游kafka的数据是用户每个时间点的属性变化信息， 需要写入到下游数据库，比如这条数据需要给用户的属性做要求和动作，下一条相同用户可能需要做局部更新动作，在或者相同用户做保留首次属性动作
我目前的算子结构是： map.filter.keyby.process.sink ==> key 是用户的ID
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1、可以对数据进行预处理，减少下游的数据量
2、是因为key分组导致数据倾斜，所以可以尝试结合其他字段创建复合键。还有一个方法，增加并行度，可以分散负载，就可以减轻压力。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”2024-04-17 19:34:27赞同 2 展开评论 打赏
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