Flink教程-keyby 窗口数据倾斜的优化(转发)

最新推荐文章于 2025-03-10 16:05:30 发布
最新推荐文章于 2025-03-10 16:05:30 发布
阅读量421 收藏 5
点赞数 4
分类专栏： Flink 大数据 文章标签： 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/wozhendeyumenle/article/details/144871707
版权
最低0.47元/天 解锁文章
使用Flink时遭遇数据倾斜，怎么办？
打工日常
03-07 2457
无
Flink实战（九十三）：数据倾斜（二）keyby 窗口数据倾斜的优化
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
01-23 855
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》 在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。 我们先来看一个可能产生数据倾斜的sql. select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat,count(*) as pv from source_kafka_table group by TUMB
Flink教程-keyby 窗口数据倾斜的优化
公众号[大数据技术与应用实战]，分享大数据实战案例
08-25 2624
在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。 我们先来看一个可能产生数据倾斜的sql. select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat,count(*) as pv from source_kafka_table group by TUMBLE(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) ,plat 在这个sql里，我们统计一个网站各个
Flink keyby 数据倾斜问题处理
热门推荐
jast
04-05 1万+
上一篇我们使用keyby后发现数据严重倾斜 https://blog.youkuaiyun.com/zhangshenghang/article/details/105316728 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sub...
flink优化专题-04-数据倾斜
q287573145的博客
04-03 1325
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 数据倾斜问题
默硕的博客
04-22 635
据本身就不均匀，例如由于某些原因Kafka的topic中某些partition的数据量较大，某些partition的数据量较少。使用shuffle、rebalance、rescale算子即可将数据均匀分配，从而解决数据倾斜的问题。如果keyBy之前就存在数据倾斜，上游算子的某些实例可能处理的数据较多，某些实例可能处理的数据较少，产生该情况可能是因为数据源的数。第二阶段聚合：去掉随机数前缀或后缀，按照原来的key及windowEnd作keyby、聚合。3.keyBy后的窗口聚合操作存在数据倾斜。
Flink--window数据倾斜
小朱小朱绝不认输的博客
01-15 2723
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...
解决Flink keyby 数据倾斜
xingdianp的博客
11-22 3807
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 -- window数据倾斜 解决思路
IT_Lee_J_H的博客
03-18 8945
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...
Flink优化04---数据倾斜
Johnson8702的博客
04-08 3320
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
数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合
11-29
数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合
精通Flink项目优化（三.数据倾斜）
wenqi
04-23 2081
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的数据倾斜,KeyBy之前和 KeyBy之后
最新发布
weixin_50227709的博客
03-10 869
在 Flink 的 DataStream API 中，keyBy是对流进行哈希分区相同 key的数据会被路由到同一个并行子任务（subtask）里；不同 key会分散到不同的 subtask，以实现分布式处理。典型场景：分组聚合（）、KeyedProcessFunction、KeyedState 等需要根据 key 进行状态或窗口管理的场景。keyBy 之前尽量过滤无用数据、预聚合减少数据量；如果可行，使用rebalance或随机拆分将热点打散；提高上游并行度，减少单算子成为瓶颈。
完美解决keyby造成的数据倾斜导致吞吐量降低的问题
第一片心意的博客
01-02 1546
1. 问题现象 最近在做一个类似页面pv的累加统计，根据页面id维度来统计一段时间内收到了数据。 下面模拟的是处理数据的原始程序。 2. 原始处理 2.1.模拟kafka源 import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction import scala.util.Random /** * 每1毫秒发出一个二元组，第一个元素为随机获取到numbers中的一个数字，第二个...
FLINK数据倾斜的解决思路
启迪思维，精进技术
10-09 2596
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
Flink优化----数据倾斜
天冬忘忧的博客
12-21 1297
本章围绕 Flink 数据倾斜问题展开，先是介绍了判断数据倾斜存在的方法，可通过 Flink Web UI 查看各 Subtask 处理的数据量，或借助 Checkpoint detail 里不同 SubTask 的 State size 来分析。接着重点阐述了解决数据倾斜的多种策略，针对 keyBy 不同阶段出现的倾斜情况，如 keyBy 后聚合操作、keyBy 之前以及 keyBy 后的窗口聚合操作存在倾斜时，分别给出了相应的针对性解决办法，还提供了代码示例及案例提交方式，方便理解与实践操作。
Flink 优化 (四) --------- 数据倾斜
在森林里麋了鹿
04-12 2025
Flink 数据倾斜优化
flink-keyby调研
monsterXZB的博客
05-31 562
Flink中的keyBy操作是用于根据指定的键将数据流进行哈希分区的操作。它，这样可以实现基于键的聚合、分组和窗口操作当应用程序执行KeyBy操作时，Flink会根据指定的键对输入流的每个元素进行键提取操作，从而获取键值。然后，Flink中的哈希函数是确定性的，即相同的键值始终会得到相同的哈希值。这样可以保证具有中，从而实现数据的分组。在分组完成后，。KeyBy操作常用于数据流的分组聚合操作，例如对某个属性进行求和、计数等聚合操作。
Flink 生产问题（数据倾斜）
jiangmingchan的博客
05-17 601
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 数据倾斜
11-07
数据倾斜是指在Flink任务中，某些算子的某些分区数据量远远大于其他分区...3. 对于keyBy后的窗口聚合操作存在数据倾斜，可以使用增量聚合的方式，将窗口拆分成多个子窗口，每个子窗口单独进行聚合，最后再将结果合并。
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

打赏作者

闫哥大数据

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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