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 2023-10-13 17:08:20 发布
最新推荐文章于 2023-10-13 17:08:20 发布
阅读量176 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
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
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。

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。子任务之间的负载均衡是由Flink自动管理的，它会尽可能地将KeyGroup均匀地分配给不同的子任务。

下面是一个示例代码，展示了如何在Flink中定义键控分区和子任务的分配：

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 1421
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 2090
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 1167
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 1247
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 3153
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/
09-07 474
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 1029
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
FlinK KeyBy分布不均匀 问题的总结思考
zxlp520的博客
03-28 3276
背景 最近 公司组织架构调整，我也被调整到了 数据中台组，刚好最近分配到一个需求任务，这个任务其实也很简单，就是公司的BI分析需要一个维护的 统计分析数据 ，这部分数据 由于一些历史等原因，是solr 那边 做完索引的专利数据，发对应的专利消息到对应的Kafka 的一个topic 中，我们数据组这边消费消息后，做一些etl 的工作后 入库，为了保证数据的实时性，我们采用了Flink 来消费Kafka的消息,我这边只要在我们的处理专利数据的sink中，新增一个逻辑 处理这份数据，然后入库，最终提供给BI那
【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 3561
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 里面, KeyGroup, KeyGroupEntry, KeyGroupRange 他们的关系简要说明
hzymarine的博客
03-15 543
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
08-14 327
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 7386
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 5000
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
05-31 955
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原理与实现：Flink中的状态管理，keygroup,namespace
u013939918的博客
07-01 2239
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]Flink1.3 指南五 指定keys
SmartSi
10-23 4997
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 1564
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 6369
Flink 扩容
Flink中在使用聚合函数 GroupBy、Distinct、KeyBy 等函数时出现数据热点该如何解决
最新发布
10-29
<think>嗯，用户正在询问如何在Flink中解决GroupBy、Distinct、KeyBy等聚合函数使用时出现的数据热点问题。数据热点会导致某些任务处理的数据量远大于其他任务，造成负载不均衡和性能瓶颈。 我需要从用户提供的引用中提取有用信息。引用[4]提到了MiniBatch优化，它是通过缓冲一批数据再处理来减少状态访问，从而提升吞吐量。引用[3]则解释了窗口聚合和Group by聚合的本质区别，虽然不直接解决热点问题，但强调了Group by可能因为无序数据导致状态更新频繁的问题。 结合这些引用和我所了解的Flink优化知识，数据热点的常见解决方法包括：添加随机前缀打散数据分布、启用MiniBatch微批处理、合理设置并行度等。有些方法如二次聚合需要权衡延迟增加的问题。 用户可能是Flink开发者或大数据工程师，正在处理线上作业的性能优化问题。ta特意提到了GroupBy等聚合函数，说明遇到了实际的热点问题。用户可能希望得到可立即实施的解决方案，同时理解背后的原理。 我将在回复中先解释数据热点的表现和危害，然后分点列出具体解决方案。每个方法都要说明适用场景和注意事项，比如二次聚合会增加复杂性。最后提示用户根据具体场景组合使用这些方法，并建议监控优化效果。 需要强调MiniBatch（引用[4]）作为Flink内置优化的重要性，同时补充引用未提及但有效的方案如预聚合。技术细节要准确，比如提到加盐时key的修改方式。避免过于理论化，保持建议的可操作性。 </think>在 Flink 中使用 `GROUP BY`、`DISTINCT`、`KeyBy` 等聚合操作时，若数据分布高度倾斜，会导致某些子任务处理的数据量远大于其他子任务，形成**数据热点（Data Skew）**。这会严重影响吞吐量和延迟。以下是有效的解决方法，结合引用内容与实践经验： --- ### **一、 根本原因** 数据热点通常是由于原始数据中某些 **key 的出现频率极高**导致的。例如： * 用户ID：少量“超级用户”产生绝大部分数据。 * 地域ID：特定区域（如大城市）数据量激增。 * 类别ID：热门商品或事件被大量记录。 --- ### **二、 解决方法** #### 1. **预聚合 + 二次聚合 (加盐打散)** * **原理：** 将原始热点 key 拼接随机后缀（加盐），分散到多个子任务并行预聚合，再对原始 key 进行二次聚合。 * **步骤：** 1. **打散：** 为原始 key 添加随机前缀/后缀（如 `hot_key_1`, `hot_key_2`, ..., `hot_key_n`）。 2. **局部聚合：** 对打散后的新 key 进行第一次聚合（`GROUP BY` + 聚合函数）。 3. **去盐聚合：** 去掉随机后缀，按原始 key 进行第二次聚合（`GROUP BY`）。 * **优点：** 显著分散热点 key 的压力。 * **缺点：** 增加计算步骤和轻微延迟，需要更多状态。 * **适用场景：** Key 基数不大且个别 key 极其热点的场景（如 TopN 用户统计）。 * **SQL 示意 (Flink SQL)：** ```sql -- 假设原始表 Orders(user_id, amount) -- 第一步：打散并局部聚合 SELECT CONCAT(user_id, '_', CAST(FLOOR(RAND() * 10) AS STRING)) AS salted_user_id, -- 添加 0-9 随机后缀 SUM(amount) AS partial_sum FROM Orders GROUP BY CONCAT(user_id, '_', CAST(FLOOR(RAND() * 10) AS STRING)); -- 第二步：去盐，二次聚合 SELECT SUBSTR(salted_user_id, 1, LENGTH(salted_user_id) - 2) AS user_id, -- 去掉后缀 SUM(partial_sum) AS total_amount FROM SaltedAggResult GROUP BY SUBSTR(salted_user_id, 1, LENGTH(salted_user_id) - 2); ``` #### 2. **启用 MiniBatch 优化 [^4]** * **原理：** Flink 1.9+ 的 Blink Planner 支持。**缓冲微批次数据后再触发聚合计算**，减少对状态后端（StateBackend）的访问次数和输出量，显著提升吞吐。 * **配置：** ```sql -- SQL 环境设置 SET table.exec.mini-batch.enabled = true; SET table.exec.mini-batch.size = 5000; -- 微批次大小（条数） SET table.exec.mini-batch.allow-latency = '1 s'; -- 微批次最大延迟 ``` * **优点：** 显著减少 State 访问和网络传输开销，缓解由频繁状态访问引起的背压。 * **适用场景：** **所有聚合场景（Group By / Over / Distinct）**，尤其在高吞吐流处理中效果显著[^1][^4]。 #### 3. **调整并行度 (Parallelism)** * **原理：** 增加算子并行度，让更多 TaskManager Slot 分担负载。 * **操作：** ```env.setParallelism(32); ``` 或在提交作业时指定 `-p` 参数。 * **注意：** 单纯增加并行度**无法解决单个超大 key 的问题**（该 key 仍由某个 task 处理）。需结合 **方法1（加盐）** 使用。 #### 4. **使用 Local-Global 聚合** * **原理：** 类似 MapReduce 的 Combiner。先在本地 TaskManager 内进行局部聚合（Local Agg），再将局部结果进行全局聚合（Global Agg）。 * **配置：** ```sql SET table.optimizer.agg-phase-strategy = TWO_PHASE; -- 启用 Local-Global ``` * **优点：** 减少网络传输和全局状态访问量。 * **适用场景：** 内置支持，对非极端热点有效，常与 **MiniBatch** 联用[^4]。 #### 5. **倾斜键单独处理** * **原理：** 识别并分离热点 key，用不同策略处理： 1. **识别热点：** 通过采样或监控找出高频 key。 2. **分流处理：** * 将热点 key 的数据单独分流到一个高并行度子作业处理。 * 非热点 key 的数据照常聚合。 3. **合并结果：** 将两部分结果 UNION。 * **优点：** 针对性极强。 * **缺点：** 架构复杂，需要额外开发。 #### 6. **避免过度聚合** * 评估是否真的需要全量 `DISTINCT` 或按超高维度 `GROUP BY`。考虑： 1. 使用近似算法（如 `APPROX_COUNT_DISTINCT`）。 2. 按更高层次（如分钟级代替秒级）聚合。 3. 利用 `Over Agg` 进行滑动统计替代全量重聚合[^1][^2]。 --- ### **三、 方法选择建议** | **场景** | **推荐方法** | |------------------------------------|--------------------------------------------------| | 个别 Key 极端热点 | **1. 预聚合+二次聚合 (加盐)** + 3. 调高并行度 | | 整体吞吐量低，状态访问频繁 | **2. 启用 MiniBatch** + 4. Local-Global | | Key 分布倾斜但非极端，或维表 JOIN | 2. MiniBatch + 3. 调高并行度 + 4. Local-Global | | 超大基数 `DISTINCT` | 2. MiniBatch + 6. 考虑近似计算 | > **关键提示：** `MiniBatch` 是基础性优化，绝大多数聚合场景都应优先启用[^4]。`OVER聚合`（如 `ROW_NUMBER()`）通常比 `GROUP BY` 更不易产生热点，可酌情替代[^1][^2][^3]。 --- ### **监控与诊断** * **Flink Web UI：** 观察各算子 Subtask 的 `Records Sent/Received` 和 `BackPressure` 情况，倾斜严重时数据量差异极大。 * **日志与指标：** 关注 `numRecordsIn`、`numRecordsOut` 和 `latency` 指标是否均衡。 通过组合上述策略，可有效缓解 Flink 聚合操作中的数据热点问题，提升作业稳定性和性能。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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