Flink中的Window出现了数据倾斜，你有什么解决办法？

最新推荐文章于 2025-05-12 08:00:00 发布
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本文探讨了window数据倾斜现象，其由数据源不均衡导致，介绍了预聚合和重设计key两种解决方法。

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window产生数据倾斜指的是数据在不同的窗口内堆积的数据量相差过多。本质上产生这种情况的原因是数据源头发送的数据量速度不同导致的。出现这种情况一般通过两种方式来解决：

在数据进入窗口前做预聚合

重新设计窗口聚合的key

Flink实战（九十二）：数据倾斜（一）如何处理作业的数据倾斜
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
01-23 1811
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 1.数据倾斜的原理和影响 1.1 原理 数据倾斜就是数据的分布严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。数据分布理论上都是倾斜的，符合“二八原理”：例如80%的财富集中在20%的人手中、80%的用户只使用20%的功能、20%的用户贡献了80%的访问量。 数据倾斜的现象，如下图所示。 数据倾斜 1.2 影响 （1）单点问题 数据集中在某些分区上（Subtask），导致数据
大数据面试必问题：flink中如何处理流式数据倾斜问题
大模型大数据攻城狮的专栏
10-24 796
数据分布可视化：通过Flink Web UI实时监控各subtask的负载情况，快速识别数据倾斜问题。灵活运用两阶段聚合：适用于需要精确分组但又面临数据倾斜挑战的场景。随机化技巧：在第一阶段keyBy中添加随机因素，有效打破热点数据聚集。性能监控与调优：持续监控系统性能，根据实际情况调整算法参数和系统配置。通过这个案例，我们可以看到，即使是看似简单的数据处理流程，也可能隐藏着复杂的性能问题。只有深入了解Flink的工作原理，灵活运用各种优化技巧，才能充分发挥其在大数据处理方面的优势。
Flink--window数据倾斜
小朱小朱绝不认输的博客
01-15 2735
1.window数据倾斜 对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点负责一定范围的缓存数据。我们把缓存数据分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或几台服务节点上，称为数据倾斜。一般来说，数据倾斜是由于负载均衡实施的效果不好引起的。 简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了集群中的一台或者几台机器上计算，而集群中其它节点空闲。这些倾斜了的数据的计算速...
Flink 中的 Window 出现了数据倾斜的解决办法
weixin_59295776的博客
12-18 621
window产生数据倾斜指的是数据在不同的窗口内堆积的数据量相差过多。本质上产生这种情况的原因是数据源头发送的数据量速度不同导致的。出现这种情况一般通过以下方式解决： 1、在数据进入窗口前做预聚合 2、重新设计窗口聚合的key 3、使用再平衡算子rebalance等 ...
大数据技术 Flink 优化之数据倾斜
最新发布
渣渣盟的博客
05-12 949
本文总结了B站尚硅谷大数据Flink2.0调优视频中的关键内容，主要聚焦于Flink性能优化中的数据倾斜问题及其解决方案。首先，通过Flink Web UI可以判断是否存在数据倾斜，即某些Subtask处理的数据量明显多于其他Subtask。数据倾斜通常会导致反压问题，Checkpoint detail中的State size也是判断数据倾斜的指标之一。针对数据倾斜，提出了几种解决方案：1）在keyBy后的聚合操作中，使用LocalKeyBy思想在上游算子本地聚合数据，减少下游数据量；2）在keyBy之前发
精通Flink项目优化（三.数据倾斜）
wenqi
04-23 2105
数据倾斜 判断是否存在数据倾斜 相同 Task 的多个 Subtask 中，个别 Subtask 接收到的数据量明显大于其他Subtask 接收到的数据量，通过 Flink Web UI 可以精确地看到每个 Subtask 处理了多少数据，即可判断出 Flink 任务是否存在数据倾斜。通常，数据倾斜也会引起反压。 数据倾斜的解决 keyBy前发生数据倾斜 keyBy前存在数据倾斜，上游算子的某些实例可能处理的数据比较多，某些实例可能处理的数据较少，产生情况可能时因为数据源的数据不均匀 举栗子：由于某些原
剖析Flink出现数据倾斜和解决办法
weixin_42642502的博客
03-20 5258
数据倾斜定义： 是指在大规模并行处理的数据中，其中某个运行节点处理的数据远远超过其他部分，这会导致该节点压力极大，最终出现运行失败从而导致整个任务的失败。 数据倾斜原理： 目前的大数据处理框架，如 Flink、Spark、Hadoop 等之所以能处理高达千亿的数据，是因为这些框架都利用了分布式计算的思想，集群中多个计算节点并行，使得数据处理能力能得到线性扩展。 在实际生产中 Flink 都是以集群的形式在运行，在运行的过程中包含了两类进程。 其中 TaskManager 实际负责执行计算的 Worker，在
Flink -- window数据倾斜 解决思路
IT_Lee_J_H的博客
03-18 8961
这里阐述一下Flink中 window间的数据倾斜的解决思路，不做代码展现 场景： 分项目统计某个时间粒度的pv数据 数据情况： 每个项目的数据量不同，某个项目的数据量很大，导致这个项目的窗口中的数据很大，发生倾斜 解决思路： 思路一： 针对window原始方式中在窗口触发前，是以数据积攒的方式进行的。所以针对这种方式可以在window后跟一个reduc...
解决Flink keyby 数据倾斜
xingdianp的博客
11-22 3824
上一篇我们使用keyby后发现数据严重倾斜 https://blog.youkuaiyun.com/xingdianp/article/details/109953419 大概看下问题所在，大量数据在一个subtask中运行 这里我们使用两阶段keyby 解决该问题 之前的问题如下图所示 我们期望的是 但我们的需要根据key进行聚合统计，那么把相同的key放在不同的subtask如何统计？ 我们看下图（只画了主要部分） 1.首先将key打散，我们加入将key转化为 key-随机数 ,保证数据散列 2.对打散后的数
flink数据倾斜问题解决与源码研究
zhouhy1101的专栏
01-19 958
文章目录1 遇到问题2 解决问题2.1 更改并行度2.2 重写StreamSource2.3 withIdleness3 深入分析3.1 重写StreamSource3.2 withIdleness的实现原理参考 1 遇到问题 flink实时程序在线上环境上运行遇到一个很诡异的问题，flink使用eventtime读取kafka数据发现无法触发计算。 经过代码打印查看后发现十个并行度执行含有十个分区的kafka，有几个分区的watermark不更新，如图所示。 打开kafka监控，可以看到数据有严重的倾斜
Flink 数据倾斜 解决方法
2301_78556605的博客
08-10 636
当 Subtasks 之间处理的数据量有较大的差距，则该 Subtask 出现数据倾斜。”：例如80%的财富集中在20%的人手中、80%的用户只使用20%的功能、20%的用户贡献了80%的访问量。数据倾斜的现象，如下图所示。过多的数据集中在某些 JVM（TaskManager），使得JVM 的内存资源短缺，导致频繁 GC。严重情况下，过长的 GC 导致 TaskManager 失联，系统崩溃。数据集中在某些分区上（Subtask），导致数据严重不平衡。，删除预聚合添加的前缀或者后缀，然后进行聚合统计。
Flink数据倾斜优化 FlinkSql及FlinkDataStream
Lyangstudy的博客
12-13 1598
1).现象：相同 Task 的多个 Subtask 中，个别 Subtask 接收到的数据量明显大于其他 Subtask 接收到的数据量，通过Flink Web U1 可以精确地看到每个 Subtask 处理了多少数据，即可判断出 Flink 任务是否存在数据倾斜。通常，数据倾斜也会引起反压。2).解决：(1)数据源倾斜比如消费 katka，但是 katka 的 topic 的分区之间数据不均衡读进来之后调用重分区算子:rescale、rebalance、shuffle，(2)单表分组聚合(纯流式)倾斜AP
Flink优化04---数据倾斜
Johnson8702的博客
04-08 3369
一、数据倾斜定位 通过 Web UI 各个 SubTask 的 Records Sent 和 Records Received 来确认，另外，还可以通过 Checkpoint detail 里不同的 SubTask 的 State Size 来判断是否数据倾斜。 例如上图，节点 2 的数据量明显高于其他节点的数据量，数据发生了很严重的倾斜问题。 二、数据倾斜的解决办法 2.1 keyBy 前的数据倾斜 这种情况，需要视数据来源而定。比如从 kafka 读取数据，根据可能存在的不同场景，采取不同
Flink调优：数据倾斜优化
foureyes
10-12 4078
文章目录1. 定义1.1 危害1.1.1 任务瘫痪1.1.1 checkpoint时间边长1.1.2 state变大2. 解决办法2.1 修改分区策略2.1.1 目标2.1.2 手段2.2 两阶段聚合2.2.1 目标2.2.2 手段2.2.2.1 修改sql2.2.2.2 localglobal2.2.2.3 PartialFinal 1. 定义 当进行聚合运算时（Group By/KeyBy + Agg），如果聚合所使用的key存在热点，则会导致数据倾斜。如统计某日各个省份的车流量，则负责运算北京、上海等
Flink中的数据倾斜与解决方案实践
weixin_45701550的博客
09-18 1930
在使用一些大数据处理框架进行海量数据处理的过程中，可能会遇到数据倾斜的问题，由于大数据处理框架本身架构的原因，在框架层面，数据倾斜问题是无法避免的，只能在业务层面来缓解或者避免。因为要处理海量的数据，常用的大数据处理框架都会采用分布式架构，将海量数据分成多个小的分片，再将每个小分片分配给不同的计算节点来处理，通过对计算节点进行横向扩容，来快速提升框架的数据处理性能，因此即使是海量数据，也可以在较短的时间内完成处理，但是也正是由于这种架构设计，导致了数据倾斜问题的产生。
Flink流式数据倾斜
02-07 1727
KeyBy 前数据已经不均匀了，可能是Topic 每个分区的数据不一致（较为少见），或者上游task处理以后导致的数据不均匀，导致下游operate chains的某个task压力很大。流式处理的数据倾斜和 Spark 的离线或者微批处理都是某一个 SubTask 数据过多这种数据不均匀导致的，但是因为流式处理的特性其中又有些许不同。窗口操作类似Spark的微批处理，直接两阶段聚合的方式来解决就可以。开启minibatch 和 global，牺牲时效性，减少输出数据量。2.3 keyby类。
flink优化专题-04-数据倾斜
q287573145的博客
04-03 1332
1、判断是否存在数据倾斜 ➢ 相同 Task 的多个 Subtask 中，个别 Subtask 接收到的数据量明显大于其他Subtask 接收到的数据量，通过 Flink Web UI 可以精确地看到每个 Subtask 处理了多少数据，即可判断出 Flink 任务是否存在数据倾斜。通常，数据倾斜也会引起反压。 ➢ Checkpoint detail 里不同 SubTask 的 State size 也是一个分析数据倾斜的有用指标。 2、数据倾斜的解决 2.1 keyBy 后的聚合操作存在.
22、Flink 解决数据倾斜问题
猫猫爱吃小鱼粮
09-08 628
Flink 解决数据倾斜问题
Flink 优化 (四) --------- 数据倾斜
在森林里麋了鹿
04-12 2072
Flink 数据倾斜优化
Hive、Spark、Flink它们分别是怎样处理任务中的数据倾斜问题的？
02-27
好的，我现在需要回答用户关于Hive、Spark和Flink如何处理数据倾斜的问题。首先，我得回忆这三个框架各自的特点和常见的数据倾斜处理方法。 用户之前询问过Spark的提交方式，现在转向数据处理中的数据倾斜，这可能...
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