tongchenkeji 发表于:2023-10-18 17:19:380次点击 已关注取消关注 关注 私信 有没有碰到过实时计算Flink版regular join使用left join后,输出的数据乱序?[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读 请问下各位,有没有碰到过实时计算 Flink版 regular join使用left join后,输出的数据乱序?我这个是单并行度 「点点赞赏,手留余香」 赞赏 还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧! 海报 实时计算Flink版# 实时计算 Flink版3179# 流计算2236
sun20AM 2023-11-27 18:39:13 1 在Flink中,Regular Join(包括Left Join)的结果顺序是由Flink的分区策略和数据的分布方式共同决定的。如果你的数据在并行流中有不同的分区策略或者分布方式,那么可能会导致结果的顺序不一致。 例如,如果你的两个输入流的分区策略不同,或者其中一个输入流的数据分布不均匀,那么可能会导致Flink在处理join操作时无法保证结果的全局顺序。 此外,如果你的任务并行度设置得过高,也可能会导致结果的局部顺序被打乱。因为高并行度的任务可能会导致数据的切分粒度变细,从而使得数据的局部顺序变得不稳定。 为了解决这个问题,你可以尝试以下几种方法: 调整任务的并行度:降低任务的并行度可以帮助Flink更好地控制数据的切分和合并,从而提高结果的全局顺序。 调整数据的分区策略:确保你的两个输入流的分区策略是一致的,可以帮助Flink更有效地处理join操作。 使用窗口操作:如果你需要保证结果的全局顺序,你可以使用窗口操作来限制数据的输出时间范围。 使用Watermark:如果你需要保证结果的全局顺序,并且你的数据有一个自然的时间属性,你可以使用Watermark来触发数据的输出。 总的来说,如果你在Flink中使用Regular Join遇到了结果顺序的问题,你可以尝试以上的方法来解决。
wljslmzAM 2023-11-27 18:39:13 2 在实时计算 Flink 版中使用 left join 后输出的数据乱序是一个常见的情况,特别是在单并行度的场景下。这是因为在流处理中,不同流的数据到达时间有一定的不确定性,而 left join 会依赖两个流中的数据完全到达才能进行匹配,因此可能会导致输出的数据顺序乱序。
在Flink中,Regular Join(包括Left Join)的结果顺序是由Flink的分区策略和数据的分布方式共同决定的。如果你的数据在并行流中有不同的分区策略或者分布方式,那么可能会导致结果的顺序不一致。
例如,如果你的两个输入流的分区策略不同,或者其中一个输入流的数据分布不均匀,那么可能会导致Flink在处理join操作时无法保证结果的全局顺序。
此外,如果你的任务并行度设置得过高,也可能会导致结果的局部顺序被打乱。因为高并行度的任务可能会导致数据的切分粒度变细,从而使得数据的局部顺序变得不稳定。
为了解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
调整任务的并行度:降低任务的并行度可以帮助Flink更好地控制数据的切分和合并,从而提高结果的全局顺序。
调整数据的分区策略:确保你的两个输入流的分区策略是一致的,可以帮助Flink更有效地处理join操作。
使用窗口操作:如果你需要保证结果的全局顺序,你可以使用窗口操作来限制数据的输出时间范围。
使用Watermark:如果你需要保证结果的全局顺序,并且你的数据有一个自然的时间属性,你可以使用Watermark来触发数据的输出。
总的来说,如果你在Flink中使用Regular Join遇到了结果顺序的问题,你可以尝试以上的方法来解决。
在实时计算 Flink 版中使用 left join 后输出的数据乱序是一个常见的情况,特别是在单并行度的场景下。这是因为在流处理中,不同流的数据到达时间有一定的不确定性,而 left join 会依赖两个流中的数据完全到达才能进行匹配,因此可能会导致输出的数据顺序乱序。