Flink Key应该分配到哪个KeyGroup以及KeyGroup分配在哪个subtask

最新推荐文章于 2025-06-17 10:41:21 发布
最新推荐文章于 2025-06-17 10:41:21 发布
阅读量144 收藏 1
点赞数 1
文章标签： flink 大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechWhiz/article/details/132399021
版权
大数据 专栏收录该内容
182 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文详细介绍了Apache Flink中键控分区的概念，解释了KeyGroup的分配方式以及如何根据哈希值将记录分配给相应KeyGroup。内容涉及到Flink的并行度、负载均衡和子任务分配，强调了这一机制对于提高处理效率和性能的重要性。通过示例代码展示了如何在Flink中实现键控分区和子任务分配。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Flink Key应该分配到哪个KeyGroup以及KeyGroup分配在哪个subtask

在大数据处理中，Apache Flink是一个流式处理框架，它提供了丰富的功能和工具来处理和分析大规模的数据流。在Flink中，数据流被划分为不同的分区，每个分区都包含一个或多个数据记录。为了高效地处理这些数据记录，Flink使用了键控分区（Keyed Partitioning）的概念。

键控分区是指将数据流按照某个键（Key）进行分区的过程。在Flink中，每个键都被映射到一个KeyGroup，而每个KeyGroup又被分配给一个或多个子任务（subtask）。子任务是Flink在分布式环境中执行的并行处理单元。

Flink的键控分区机制非常重要，因为它决定了数据如何在集群中进行分布式处理。合理地分配KeyGroup和子任务可以提高并行处理的效率和性能。

Flink中的键控分区是通过哈希函数来实现的。当数据流中的记录到达时，Flink会根据记录的键值对其进行哈希运算，然后根据哈希值将记录分配给相应的KeyGroup。每个KeyGroup都包含一组连续的哈希值范围。因此，键的哈希值决定了它所属的KeyGroup。

在Flink的并行任务中，每个子任务都会处理一个或多个KeyGroup。具体而言，子任务的数量由作业的并行度（Parallelism）确定，每个子任务负责处理一部分KeyGroup。子

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【Flink】Flink状态的缩放（rescale）与键组（Key Group）设计
九师兄
08-01 1365
1.概述 转载：Flink状态的缩放（rescale）与键组（Key Group）设计 这个东东还没了解过。来看一下。 在之前那篇讲解Flink Timer的文章里，我曾经用三言两语简单解释了Key Group和KeyGroupRange的概念。实际上，Key Group是Flink状态机制中的一个重要设计，值得专门探究一下。本文先介绍Flink状态的理念，再经由状态——主要是Keyed State——的缩放（rescale）引出KeyGroup的细节。 2.再认识Flink状态 自从开始写关于Flink.
【Flink】Flink key 应该分配到哪个 KeyGroup 以及 KeyGroup 分配在哪个subtask
九师兄
01-05 1981
1.概述 转载：Flink 源码：从 KeyGroup 到 Rescale 通过阅读本文你能 get 到以下点： KeyGroup、KeyGroupRange 介绍 maxParallelism 介绍及采坑记 数据如何映射到每个 subtask 上？ 任务改并发时，KeyGroup rescale 的过程 2.KeyGroup、KeyGroupRange 介绍 Flink 中 KeyedState 恢复时，是按照 KeyGroup 为最小单元恢复的，每个 KeyGroup 负责一部分 key 的数据。这.
Flink 源码: 从 KeyGroup 到 Rescale
雾岛与鲸的博客
12-21 1092
通过阅读本文你能 get 到以下点： KeyGroup、KeyGroupRange 介绍 maxParallelism 介绍及采坑记 数据如何映射到每个 subtask 上？ 任务改并发时，KeyGroup rescale 的过程 一、 KeyGroup、KeyGroupRange 介绍 Flink 中 KeyedState 恢复时，是按照 KeyGroup 为最小单元恢复的，每个 KeyGroup 负责一部分 key 的数据。这里的 key 指的就是 Flink 中 keyBy 中提取的 key。 每
flink - 分配数据至指定keygroup及 subTask
weixin_41917987的博客
03-19 1154
昨天看到了之前写的这段代码，有点儿模糊，于是整理下来，作为注释，也作为分享。 这是项目中遇到的问题，flink 数据在落库的时候，需要将数据拼成大的 String，而且想让几个并行度上拼出的 String 更均衡一些。于是想着 keyby random 的随机值来分配数据。当并行度为 2 时，我们 random 出来的数据是 0 和 1，keyby 这两个值会发现，数据都到了 subIndex = 0 的并行度上，显然这不是想要的，预想的是，keyBy=1，数据就到 subIndex=1的并行度上。 由
Flink 第8.2章 Flink 的键组 KeyGroup 与 缩放 Rescale
青冬的博客
04-06 3072
序 参考： Flink状态的缩放（rescale）与键组（Key Group）设计_LittleMagics的博客-优快云博客 【Flink】Flink key 应该分配到哪个 KeyGroup 以及 KeyGroup 分配在哪个subtask_九师兄的博客-优快云博客_flink key 总览： 共计2k字，阅读时间10min。 前言 在 Flink 中，有很多数据需要进行保存，而且以及集群的方式进行保存以及重现。在分布式中的保存以及回复是很难实现的。那么我们先看看 Fli...
Flink状态的缩放（rescale）与键组（Key Group）设计
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-07 433
点击上方 "zhisheng"关注,星标或置顶一起成长Flink 从入门到精通系列文章https://blog.youkuaiyun.com/nazeniwaresakini/a...
【Flink】Flink 没有keyBy 某个 subTask 没有数据
九师兄
01-01 991
1.概述 一个flink程序，如下，但是总共100多个task，然后只有一个没有数据。 第一怀疑是不是keyBy问题，上述看错了，然后以为有keyBy 然后参考文章：【Flink】Flink状态的缩放（rescale）与键组（Key Group）设计 这里有个计算，怀疑是没有计算到，会不会key巧合符合某个Hash，导致 有一个没法算到？ 所以这个key不会有数据。 然后测试将并行度改成120就好了. 但是上述排查一通没啥用，因为没有keyBy。巴拉巴拉。 重新开始排查，图示如下 因为rescale是
【深入浅出flink】第16篇：一篇文章搞懂flink中的状态、状态类型、状态缩放（rescale）和Key Group、状态后端（State backend）
雷恩Layne
02-04 3294
我们知道，Flink的一个算子可能会有多个子任务，每个子任务可能分布在不同的实例（即slot）上，我们可以把Flink的状态理解为某个算子的子任务在其当前实例上的一个变量，该变量记录了流过当前实例算子的历史记录产生的结果。当新数据记录流入时，我们需要结合该结果（即状态，State）来进行计算。
Flink原理与实现：Flink中的状态管理，keygroup,namespace
u013939918的博客
07-01 2181
namespace维护每个subtask的状态 上面Flink原理与实现的文章中，有引用word count的例子，但是都没有包含状态管理。也就是说，如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。 首先区分一下两个概念，state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Flin.
flink 里面, KeyGroup, KeyGroupEntry, KeyGroupRange 他们的关系简要说明
hzymarine的博客
03-15 481
flink 里面, KeyGroup, KeyGroupEntry, KeyGroupRange 他们的关系简要说明
Flink Key分配策略及其在子任务中的分布
2301_79366177的博客
08-14 264
Flink中的KeyGroup分配策略是基于哈希函数的。关键点是，Flink通过哈希函数确保相同的key始终映射到同一个KeyGroup上，从而保证相同的key在同一个子任务中进行处理。综上所述，Flink的KeyGroup分配策略是基于哈希函数的，并使用固定的哈希函数将key映射到一组KeyGroup上。在Flink中，KeyGroup用于将key分配给不同的子任务，以实现高效且可扩展的并行计算。通过以上分配策略，Flink能够实现对Key的高效分布式处理，并在不同的子任务之间实现负载均衡。
mysql分区之range分区
程序员涂小哥的技术博客
11-22 7251
随着互联网的发展，各方面的数据越来越多，从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目，但是由于业务量的问题，数据也是相当的多。 数据一多，就很容易出现性能问题，而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片，也可以适当的使用数据分区。什么是分区？ （以下引用自：http://wangweiak47.blog.51
Flink 中KeyBy、分区、分组的正确理解
文文x的博客
10-13 4656
数据具体去往哪个分区，是通过指定的 key 值先进行一次 hash 再进行一次 murmurHash，通过上述计算得到的值再与并行度进行相应的计算得到。在Flink中，KeyBy作为我们常用的一个聚合类型算子，它可以按照相同的Key对数据进行重新分区，分区之后分配到对应的子任务当中去。Flink中的KeyBy底层其实就是通过Hash实现的，通过对Key的值进行Hash，再做一次murmurHash，取模运算。注意：数据如果具有相同的key将一定去往同一个分组和分区，但是同一分区中的数据不一定属于同一组。
flink key_by 分区
zhaoyangjian724的专栏
05-31 913
含义: 根据指定的key进行分组（逻辑上把DataStream分成若干不相交的分区，key一样的event会 被划分到相同的partition，内部采用hash分区来实现）转换关系: DataStream → KeyedStream。# flatMap将列表中每个元素提取出来。
[Flink]Flink1.3 指南五 指定keys
SmartSi
10-23 4954
一些转换(例如，join，coGroup，keyBy，groupBy)要求在一组元素上定义一个key。其他转换(Reduce，GroupReduce，Aggregate，Windows)允许在使用这些函数之前对数据进行分组。一个DataSet进行分组如下:DataSet input = // [...] DataSet reduced = input.groupBy(/*define key he
Flink State 扩容重新分配
文报的博客
01-04 1534
参考学习博客然后写的学习笔记: KeyedState - 这里面的key是我们在SQL语句中对应的GroupBy/PartitioneBy里面的字段，key的值就是groupby/PartitionBy字段组成的Row的字节数组，每一个key都有一个属于自己的State，key与key之间的State是不可见的; OperatorState - Apache Flink内部的Source Co...
Flink流计算编程--Flink扩容、程序升级前后的思考
lmalds的专栏
06-23 6346
Flink 扩容
Dinky1.2.3基于Kubernetes Application模式提交Flink作业
最新发布
ml344739968的专栏
06-17 786
构建私有flink镜像包时，将配置文件拷贝到镜像中，但是dinky提交作业时并未生效，将会被dinky集群中的flink配置替换，实际使用的配置为/usr/local/flink-1.20.0/confflink作业通过k8s appliction模式提交作业，可以抛弃yarn appliction模式，毕竟hadoop框架太重，通过s3（minio/oss）替换了hdfs分布式存储，通过k8s的资源调度替带了yarn资源调度。
Flink keyby随机数报错
03-19
<think>嗯，用户提到Flink的keyBy随机数报错，首先我需要理解具体的问题场景。Flink中的keyBy操作通常用于根据某个键对数据流进行分区，确保相同键的数据进入同一个子任务。如果用户在使用随机数作为keyBy的参数时出现错误，可能的原因可能有几个方面。 首先，用户可能是在生成随机数时出现了问题。比如，如果在生成随机数时没有正确设置范围或者类型，导致生成的键值不符合Flink的要求。例如，使用浮点数作为键可能会导致类型不兼容，因为Flink的键需要是可序列化的，并且最好是不可变类型，比如整数或字符串。 接下来，我需要考虑用户使用的随机数生成方式。如果他们是在数据源的map或flatMap操作中生成随机数，并直接传递给keyBy，那么需要确保生成的随机数在同一个并行度实例中是稳定的。不过，这里可能更常见的问题是类型问题，比如生成的是Double但期望的是Integer，或者使用了非确定性的随机数生成方式，导致状态管理出现问题。 另外，Flink的keyBy操作要求键的选择必须满足确定性，即对于相同的输入数据，每次生成的键必须一致。如果用户使用的是随机数，并且在每次处理记录时都生成新的随机数，这会导致相同的记录在不同时间处理时得到不同的键，从而可能引发状态不一致的问题。尤其是在有状态计算中，如窗口操作或状态聚合，这会导致无法正确访问或更新状态，进而抛出异常。 还可能涉及到并行度的问题。例如，如果用户为每个任务生成不同的随机数范围，可能会导致不同并行实例中的键分布不均匀，或者出现重复键的问题，从而影响分区的正确性。不过，这种情况下报错的可能性较低，更多可能导致性能问题而非直接错误。 另外，用户可能在代码中错误地使用了keyBy的参数。例如，传递了一个非法的字段名称，或者试图通过索引访问不存在的字段。如果用户使用的是元组或POJO类型，需要确保字段索引或名称正确无误。 还有可能用户在使用随机数时没有正确序列化。例如，如果随机数生成器本身没有被正确序列化，在分布式环境中传递时会出现问题，导致任务失败。这种情况下，需要确保所有在算子中使用的变量都是可序列化的，或者被正确地初始化和关闭。 接下来，我需要考虑用户可能遇到的异常类型。常见的错误包括ClassCastException，这是由于键的类型不匹配导致的；或者InvalidProgramException，可能是因为类型不可序列化；还有可能PartitionException，如果键的生成方式导致分区错误。 最后，我需要总结解决步骤：首先检查随机数的生成逻辑，确保类型正确且稳定；其次验证keyBy的参数是否正确引用字段；然后确保使用的类型可序列化；最后考虑状态管理的正确性，避免因随机键导致的状态问题。此外，建议用户如果确实需要随机分布，可以考虑使用更合适的分区策略，如shuffle()，而不是依赖随机键的keyBy。</think>在Flink中使用`keyBy`配合随机数时遇到报错，通常由以下原因导致。以下是逐步分析及解决方法： --- ### **1. 随机数生成方式问题** #### 现象 - 代码示例中直接生成随机数作为键（如`keyBy(r -> new Random().nextInt(100))`），可能导致以下报错： ``` The key returned by the KeySelector must be deterministic! ``` #### 原因 - Flink要求`KeySelector`产生的键**必须确定**，即相同输入必须生成相同键。若每次调用生成新的随机数，键会变化，破坏状态一致性（尤其在窗口或状态操作中）。 - 随机数生成器（如`new Random()`）未被序列化，导致任务提交时序列化失败。 #### 解决 - **固定随机种子**：确保相同输入生成相同键。 ```java // 在可序列化的类中初始化Random private final Random random = new Random(固定的种子); .keyBy(r -> random.nextInt(100)) ``` - **使用数据本身特征**：避免依赖随机数，改用数据中稳定字段（如时间戳取模、哈希值）。 --- ### **2. 键类型非法** #### 现象 - 报错类似`Type ... cannot be used as key`或`ClassCastException`。 #### 原因 - Flink要求键类型必须实现`hashCode()`和`equals()`方法，且需可序列化。 - 若使用`Double`、`Float`等浮点类型作为键，可能因精度问题导致不可预测行为（如`0.1`实际存储为近似值）。 #### 解决 - **转为整数或字符串**：如`(int)(randomValue * 100)`或`String.valueOf(randomValue)`。 - **确保键类型可序列化**：检查自定义键类是否实现`Serializable`接口。 --- ### **3. 并行度与分区不匹配** #### 现象 - 数据分布不均，部分子任务负载过高或报超时错误。 #### 原因 - 随机键可能导致数据倾斜（如某些键出现频率过高）。 - 并行度设置不合理，与键空间大小不匹配（如键范围是0-99，但并行度为10，可能分布不均）。 #### 解决 - **调整键范围**：根据并行度合理设计键范围，如`并行度 × N`。 - **改用`rebalance()`**：若需均匀分布数据，直接使用`rebalance()`代替`keyBy`。 --- ### **4. 正确使用随机分区的替代方案** 若目的是**均匀分配数据**而非按逻辑分组，应避免滥用`keyBy`，改用以下方法： - **`shuffle()`**：完全随机分区，无键约束。 ```java dataStream.shuffle(); ``` - **`rebalance()`**：轮询分区，均衡负载。 ```java dataStream.rebalance(); ``` --- ### **总结步骤** 1. **检查键生成逻辑**：确保键确定且可序列化。 2. **替换键类型**：使用整数或字符串代替浮点数。 3. **调整分区策略**：若无需分组，改用`shuffle()`或`rebalance()`。 4. **验证并行度与键范围**：避免数据倾斜。 通过以上步骤，可解决因随机数导致的`keyBy`报错问题。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值