workSpace:messageCenter->javaFlink1.valueStateValueState：这将保留一个可以更新和检索的值（作用域为输入元素的键，因此该操作看到的每个键可能会有一个值）。该值可以使用设置update(T)和使用检索 T value()。1.1 java语言描述valueState功能定义:对输入的数据数量统计,当数量达到2时,输出清零,之后继续统计。pa
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2024-03-15 05:13:28
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上一篇我们使用keyby后发现数据严重倾
原创
2023-05-06 15:04:11
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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.flin
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2024-08-26 14:39:16
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什么是数据倾斜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
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2024-04-09 12:00:09
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案例功能说明 通过socketTextStream读取9999端口数据，统计在一定时间内不同类型商品的销售总额度，如果持续销售额度为0，则执行定时器通知老板，是不是卖某种类型商品的员工偷懒了（只做功能演示，根据个人业务来使用，比如统计UV等操作）。 ProcessFunction是一个低阶的流处理操 ...
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2021-07-15 20:13:00
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文章目录聚合Group By + AggGroup By+单Distinct AggGroup By+多Distinct Agg 聚合聚合操作是SQL中比较常用的语法，形如Group By + Agg，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等Group By + Agg1.从0点开始，每个类目的成交额 2.从0点开始，每个店铺的uv/pv 3.从0点开始，每个用户点击了多少商
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2024-07-27 09:48:22
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数据倾斜数据倾斜最笼统概念就是数据的分布不平衡，有些地方数据多，有些地方数据少。在计算过程中有些地方数据早早地处理完了，有些地方数据迟迟没有处理完成，造成整个处理流程迟迟没有结束，这就是最直接数据倾斜的表现。HiveHive数据倾斜表现就是单说hive自身的MR引擎：发现所有的map task全部完成，并且99%的reduce task完成，只剩下一个或者少数几个reduce task一直在执行，
在 Flink 作业中，无论是 SQL 还是 JAR 模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。Flink 的状态分为 Operator State 和 Keyed State，而 Keyed State 又可以分为 ValueState、MapState、ListState、Aggregatin
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2024-07-24 13:08:39
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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
原创
2021-06-10 20:00:13
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来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/265200226?utm_source=ZHShareTargetIDMore 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
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2020-11-29 16:33:00
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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
原创
2021-06-10 20:00:14
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文章目录1. 数据倾斜是什么2. 数据倾斜的表现2.1 Hive中的数据倾斜2.2 spark中的数据倾斜3. 数据倾斜的原因3.1 Shuffle3.2 数据本身3.3 业务逻辑4. 数据倾斜的解决方案5.举个栗子5.1 由空值造成的数据倾斜5.2 count(distinct)的倾斜问题5.3 不同数据类型关联产生数据倾斜5.4 小表不小不大，怎么用 map join 解决倾斜问题6.总结
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2024-09-23 06:25:03
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Flink程序的基本构建块是streams和transformations（注意，DataSet在内部也是一个stream）。一个stream可以看成一个中间结果，而一个transformations是以一个或多个stream作为输入的某种operation，该operation利用这些stream进行计算从而产生一个或多个result stream。在运行时，Flink上运行的程序会被映射成st
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2024-06-26 08:57:58
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在flink中，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。keyBy 之前发生数据倾斜如果 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
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2024-02-17 12:58:23
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一、数据倾斜1、什么是数据倾斜？由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。数据倾斜原理目前我们所知道的大数据处理框架，比如 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 Task
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2024-03-01 15:05:55
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1.状态的简单概述之前学习的流处理中的基于Socket的入门案例中其实就已经由Flink帮我们实现了对历史数据/历史状态/状态的记录如,启动程序后,在nc -lk 9999中发送hello world会得出:(hello,1)和(world,1)再次发送hello world会得出:(hello,2)和(world,2)说明Flink帮我们记录了历史数据/历史状态/状态也就是说Flink内置的很多
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2024-05-25 11:34:25
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在开发实时Flink任务的时候，可能会出现任务业务延时较高，超出预期的时间范围，导致数据无法及时正确产出的情景。比如摘要介绍的数据倾斜场景。这个时候就要从多个维度对任务进行调优。下面将介绍实时任务调优的一些方法。 定位性能瓶颈Vertex首先要定位出现问题的Vertex。在运行信息 > Vertex拓扑中查看节点的信息。每个Vertex会有自己的健康分，当某个Vertex健康分过低
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2024-07-08 12:46:58
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目录一、什么是数据倾斜数据倾斜的表现：定位数据倾斜问题：二、解决方案解决方案一：聚合原数据1) 避免 shuffle 过程2) 缩小 key 粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个 task 的数据量）3) 增大 key 粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个 task 的数据量）解决方案二：过滤导致倾斜的 key解决方案三：提高 shuffle 操作中的 reduce 并行度reduce 端并行度的设置
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2023-08-23 18:11:30
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数据倾斜----------------------数据倾斜的处理思路1. 数据倾斜产生原因 做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 1.key分布不均匀2.建表时考虑不周关联字段的 数据规
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2024-01-05 20:51:05
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数据倾斜的直白概念：数据倾斜就是数据的分布不平衡，某些地方特别多，某些地方又特别少，导致的在处理数据的时候，有些很快就处理完了，而有些又迟迟未能处理完，导致整体任务最终迟迟无法完成，这种现象就是数据倾斜。针对mapreduce的过程来说就是，有多个reduce，其中有一个或者若干个reduce要处理的数据量特别大，而其他的reduce处理的数据量则比较小，那么这些数据量小的reduce很快就可以完
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2023-07-14 11:55:04
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