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 2024-12-13 17:10:39 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。

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 1865
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 1002
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 2773
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流式数据倾斜
02-07 1831
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 中的 Window 出现了数据倾斜的解决办法
weixin_59295776的博客
12-18 644
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 ...
剖析Flink出现数据倾斜和解决办法
weixin_42642502的博客
03-20 5401
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中的数据倾斜与解决方案实践
weixin_45701550的博客
09-18 1994
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 window 数据倾斜 解决思路
magic_kid_2010的专栏
03-30 2079
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IT_Lee_J_H/article/details/88641894 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...
精通Flink项目优化（三.数据倾斜）
wenqi
04-23 2174
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
Flink 数据倾斜 解决方法
2301_78556605的博客
08-10 757
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 1860
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 3528
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 4172
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优化专题-04-数据倾斜
q287573145的博客
04-03 1382
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.
FLINK数据倾斜的解决思路
启迪思维，精进技术
10-09 2751
排查思路 1、查看该任务是否有反压现象 利用Flink WebUi查看任务是否有反压情况，结果正常，没有出现反压现象。 如果有反压，一般是红色节点往后的一个节点效率或者处理耗时很多，经常出现的是 开窗 分组，维表join，或者 sink 节点入库时间太久等情况。总之根据 web ui 找到对应节点， 可以增大并发，调整资源。 2、 查看是否有数据倾斜现象 当出现数据倾斜的时候，某一个窗口的数据太大导致无法处理或者处理很慢，所以造成kafka中数据堆积太多。 这种情况出现数据倾斜，是由于 按照字段 keyB
22、Flink 解决数据倾斜问题
猫猫爱吃小鱼粮
09-08 883
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 2172
Flink 数据倾斜优化
Flink 生产问题（数据倾斜）
jiangmingchan的博客
05-17 708
数据倾斜会导致任务节点频繁出现反压，部分节点出现 OOM 异常，原因是大量的数据集中在某个节点上，导致该节点内存被爆，任务失败重启。
Flink -- window数据倾斜 解决思路
IT_Lee_J_H的博客
03-18 9026
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...
Hive、Spark、Flink它们分别是怎样处理任务中的数据倾斜问题的？
最新发布
02-27
<think>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，这可能意味着他们正在比较不同的大数据工具，或者在实际应用中遇到了相关问题。需要确保回答结构清晰，分点说明每个框架的处理方法，同时保持技术准确性。 首先，数据倾斜是指在分布式计算中，某些节点的数据量远大于其他节点，导致这些节点处理时间过长，成为瓶颈。处理数据倾斜通常包括识别倾斜键、重分区、加盐、聚合优化等方法。 对于Hive，作为基于Hadoop的数据仓库工具，处理数据倾斜的方法可能包括SQL层面的优化，比如使用MAP JOIN处理小表关联，或通过设置参数调整。比如hive.groupby.skewindata和hive.optimize.skewjoin等参数。另外，手动处理倾斜键，比如将大key分开处理或添加随机前缀。 然后是Spark，作为内存计算框架，处理数据倾斜的方法可能更灵活。比如在RDD或DataFrame中使用repartition或coalesce调整分区，或者在join时使用广播变量处理小表。另外，Spark SQL中可能使用AQE（自适应查询执行）来自动优化，比如自动处理倾斜join。还有加盐技术，分散大key的数据到多个分区。 接下来是Flink，作为流处理框架，处理数据倾斜可能涉及状态分区和实时调整。比如使用rebalance或rescale进行重分区，或者使用KeyedProcessFunction自定义处理逻辑，检测并拆分大key。另外，Flink的窗口机制和状态TTL可能帮助缓解倾斜问题。 需要确认每个框架的典型处理方式，避免混淆。例如，Hive的参数设置和手动处理，Spark的AQE和加盐，Flink的动态分区和状态管理。还要注意不同版本的框架是否有新特性，比如Spark的AQE在2.3之后版本支持，需要提及。 可能的结构是按每个框架分点，每个点下列举几种方法，并简要说明原理和示例。例如： Hive： 1. 参数调优 - hive.groupby.skewindata - hive.optimize.skewjoin 2. SQL优化 - MAP JOIN - 拆分大key，分别处理 3. 手动处理 - 添加随机前缀，分散数据 Spark： 1. 调整分区 - repartition - coalesce 2. 广播小表 - Broadcast Join 3. AQE自动优化 - 自动处理倾斜join 4. 加盐技术 - 添加随机前缀后缀 Flink： 1. 重分区 - rebalance - rescale 2. 局部聚合+全局聚合 - 两阶段聚合 3. 状态优化 - 状态TTL - 自定义KeyedProcessFunction 4. 窗口调整 - 使用滑动窗口分散数据 需要确保每个方法解释清楚，可能给出示例或使用场景。同时，比较不同框架之间的处理异同，比如Hive更多依赖配置和SQL技巧，Spark有AQE自动化，Flink侧重流处理的状态管理。 还要注意用户可能需要实际应用中的解决方案，因此需要给出具体方法，而不仅仅是理论。例如，在Spark中如何实际使用加盐，或者Flink中如何自定义分区策略。 最后，检查是否有遗漏的重要方法，比如Flink的rescale与rebalance的区别，或者Spark中的salting技巧具体实现。确保回答准确，符合最新版本的框架特性。</think>以下是 **Hive**、**Spark** 和 **Flink** 处理数据倾斜问题的核心方法及对比： --- ### **1. Hive（批处理）** Hive 通过 **SQL 优化**和**参数调优**解决数据倾斜： #### **(1) 参数调优** - **`hive.groupby.skewindata=true`** 对 `GROUP BY` 操作启用双重聚合：先局部聚合（分散负载），再全局聚合。 - **`hive.optimize.skewjoin=true`** 自动识别倾斜的 Join 键，将被倾斜键关联的数据拆分成多个任务处理。 #### **(2) SQL 优化** - **MapJoin** 小表与大表关联时，将小表广播到所有 Map 任务内存中，避免 Reduce 阶段倾斜： ```sql SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ ... FROM large_table JOIN small_table ON key; ``` - **分离倾斜键** 手动将大 Key 单独处理，与非倾斜 Key 分开计算： ```sql -- 处理大 Key SELECT * FROM table WHERE key = 'big_key'; -- 处理非大 Key SELECT * FROM table WHERE key != 'big_key'; -- 最终 UNION ALL 合并结果 ``` #### **(3) 随机前缀法** 对倾斜 Key 添加随机前缀，分散数据到多个 Reducer： ```sql SELECT key, COUNT(*) FROM ( SELECT CONCAT(key, '_', CAST(RAND() * 10 AS INT)) AS key FROM table ) tmp GROUP BY key; ``` --- ### **2. Spark（批/流处理）** Spark 通过**动态分区调整**和**编程 API** 灵活处理倾斜： #### **(1) 自适应查询执行（AQE，Spark 3.0+）** - **自动倾斜处理** 自动检测倾斜的 Join，将大分区拆分为小分区并行处理（需启用 `spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled=true`）。 - **动态合并分区** 自动合并小文件分区，避免过多小任务。 #### **(2) 广播小表（Broadcast Join）** 将小表广播到所有 Executor，避免 Shuffle： ```scala val largeDF: DataFrame = ... val smallDF: DataFrame = ... largeDF.join(broadcast(smallDF), "key") ``` #### **(3) 加盐（Salting）** 对倾斜 Key 添加随机后缀，分散计算： ```scala // 添加随机盐值 (0~n) val saltedDF = largeDF.withColumn("salted_key", concat($"key", lit("_"), (rand() * 10).cast("int"))) // 聚合后去除盐值 saltedDF.groupBy("salted_key").agg(...) .withColumn("original_key", split($"salted_key", "_")(0)) .groupBy("original_key").sum(...) ``` #### **(4) 自定义分区器** 针对倾斜 Key 设计分区逻辑，强制分散数据： ```scala class SkewPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = partitions override def getPartition(key: Any): Int = { if (key == "big_key") new Random().nextInt(partitions) else key.hashCode % partitions } } ``` --- ### **3. Flink（流处理）** Flink 通过**状态管理**和**动态窗口**应对实时数据倾斜： #### **(1) 重分区** - **`rebalance()`** 强制数据均匀分布到下游算子： ```java DataStream<String> data = ...; data.rebalance().keyBy(...); ``` - **`rescale()`** 本地化重分区，减少跨节点传输。 #### **(2) 两阶段聚合** 先局部聚合（分散负载），再全局聚合： ```java // 添加随机前缀（盐值） data.keyBy(key -> key + "_" + random.nextInt(10)) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .aggregate(new LocalAggregate()) .keyBy(originalKey -> originalKey.split("_")[0]) .window(...) .aggregate(new GlobalAggregate()); ``` #### **(3) 状态 TTL 优化** 为 Key 的状态设置生存时间（TTL），避免长期未更新的 Key 占用资源： ```java StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig.newBuilder(Time.hours(1)) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite) .build(); stateDescriptor.enableTimeToLive(ttlConfig); ``` #### **(4) 自定义 Key 选择器** 动态调整 Key 的分组逻辑，避开热点 Key： ```java data.keyBy(new KeySelector<Event, String>() { @Override public String getKey(Event event) { if (event.isHotKey()) { return event.getKey() + "_" + UUID.randomUUID().toString(); } return event.getKey(); } }); ``` --- ### **对比总结** | **框架** | **核心方法** | **适用场景** | |----------|------------------------------------------|--------------------------| | Hive | 参数调优、MapJoin、手动拆分 SQL | 离线批处理，重度依赖 SQL | | Spark | AQE、加盐、广播 Join、自定义分区 | 批处理 & 微批次流处理 | | Flink | 两阶段聚合、状态 TTL、动态重分区 | 实时流处理 & 事件驱动场景 | --- ### **通用建议** - **识别倾斜 Key**：通过日志或监控定位热点数据（如 `GROUP BY` 计数或 `JOIN` 键分布）。 - **分散计算**：通过加盐、随机前缀等手段将大 Key 拆分成多个子 Key。 - **资源调整**：为倾斜任务分配更多内存或 CPU 资源（如 Flink 的 Slot 配置或 Spark 的 Executor 参数）。 如果需要具体场景的配置示例（如 Flink 如何处理实时订单数据的倾斜），可以进一步说明需求！
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