当前位置: 首页 > news >正文

FLINK SQL 任务参数

在Flink SQL任务中,参数配置对于任务的性能和稳定性至关重要。以下是对运行时参数、优化器参数和表参数的详细解析:

一、运行时参数

运行时参数主要影响Flink作业在执行过程中的行为。以下是一些关键的运行时参数:

  1. 并行度(Parallelism):
    • 决定了Flink作业可以同时处理的数据量。
    • 通过增加并行度,可以加快数据处理速度,但同时也会增加资源消耗。
    • 应根据集群规模和数据量来合理设置并行度,避免设置过高导致资源竞争和调度延迟。
  2. 状态后端(State Backend):
    • Flink使用状态后端来存储和管理作业的状态。
    • 选择合适的状态后端(如RocksDB)可以提高状态访问性能。
  3. 检查点(Checkpoint):
    • Flink用于实现容错的一种机制。
    • 合理配置检查点间隔和模式可以提高作业的可靠性,但也会增加资源消耗。
  4. 缓冲区大小(Buffer Size):
    • Flink SQL查询可能涉及与外部系统的数据交换,这时缓冲区的设置就变得很重要。
    • 应根据数据的大小和交换频率来调整缓冲区大小,以减少数据传输和内存消耗。
  5. 异步查询关联:
    • 包括缓存容量和异步超时时间等参数。
  6. 微批处理:
    • 批量访问或更新一次状态,减少对状态的访问次数和时间。
    • 相关参数如table.exec.mini-batch.allow-latency和table.exec.mini-batch.size。
  7. 键值状态保留时长:
    • 如distinct、groupby等运算会用到状态,通过设置无界流中的state.ttl,可以删除一段时间未被访问或更新的状态。
  8. 算子并行度:
    • 空闲数据源闲置检测,保证时间窗口可以正常推进。

二、优化器参数

优化器参数帮助Flink生成更优的执行计划,以下是一些关键的优化器参数:

  1. 2阶段聚合(Two-Stage Aggregation):
    • 在数据倾斜的场景下,先聚合再传递给下游,以减少网络传输和数据倾斜的可能性。
  2. 分桶聚合(Bucket Aggregation):
    • 适用于去重聚合场景,如count(distinct userId)。
    • 将数据的key先打散到多个桶进行聚合,再对分桶中的数据最后聚合。
  3. 微批处理(Mini-Batch Processing):
    • 在GroupAggFunction处理每一条输入数据时,通过微批处理可以减少对状态的访问次数。
  4. 去重场景优化:
    • 如bitmap去重复用优化,通过Filter子句来实现去重场景BitMap复用。

三、表参数

表参数主要影响Flink SQL中表的定义和行为。以下是一些关键的表参数:

  1. 连接器参数:
    • 如数据源和数据目标的连接器参数,这些参数定义了如何连接到外部系统以及数据的格式和传输方式。
  2. 分区参数:
    • 定义了表的分区策略,如分区键、分区数量等。
  3. 格式参数:
    • 定义了数据的存储格式,如Avro、Parquet、CSV等。
  4. 主键和索引:
    • 定义了表的主键和索引,这些参数对于查询性能和数据一致性至关重要。
  5. table.exec.sink.keyed-shuffle:
    • 为解决向带有主键的表中写入数据时出现的分布式乱序问题,可以通过此参数来进行Hash Shuffle操作。

四、配置示例

以下是一个简单的Flink SQL任务参数配置示例:

-- 运行时参数配置  
SET parallelism = 4;  
SET state.backend = rocksdb;  
SET checkpoint.interval = 10000;  -- 检查点间隔,单位为毫秒  
SET taskmanager.memory.process.size = 4096m;  -- TaskManager进程内存大小  -- 优化器参数配置  
SET table.exec.mini-batch.enabled = true;  
SET table.exec.mini-batch.allow-latency = 2s;  
SET table.exec.mini-batch.size = 100;  -- 微批处理大小  -- 表参数配置  
CREATE TABLE source_table (  id INT,  name STRING,  age INT,  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED  
) WITH (  'connector' = 'kafka',  'topic' = 'source_topic',  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',  'format' = 'json'  
);  CREATE TABLE target_table (  id INT,  total_age BIGINT,  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED  
) WITH (  'connector' = 'jdbc',  'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/testdb',  'table-name' = 'target_table',  'username' = 'root',  'password' = 'password'  
);

请注意,以上配置仅为示例,实际配置应根据具体需求和场景进行调整。在配置参数时,务必参考Flink官方文档和最佳实践,以确保配置的准确性和有效性。

相关文章:

FLINK SQL 任务参数

在Flink SQL任务中,参数配置对于任务的性能和稳定性至关重要。以下是对运行时参数、优化器参数和表参数的详细解析: 一、运行时参数 运行时参数主要影响Flink作业在执行过程中的行为。以下是一些关键的运行时参数: 并行度(Para…...

HCIP——以太网交换安全(四)DHCP Snooping

目录 一、DHCP Snooping的知识点 二、DHCP Snooping实验拓扑 三、总结 一、DHCP Snooping的知识点 1.1、DHCP snooping 概述: ①DHCP Snooping使能DHCP的一种安全特性,用于保证DHCP客户端从合法的DHCP服务端获取IP地址。DHCP服务器记录DHCP客户端IP…...

k8s worker 节点关机 sts 管理的 pod 无法迁移

背景 1.28.2 版本 k8s 中的一台 worker 节点内存异常,需要关机换内存,正好可以测试一下 pod 的迁移。 发现 deployment 管理的 pod 是能够重新创建飘到其他节点上的,但是 statefulset 管理的 pod 一直处于 Terminating 状态无法迁移&#…...

排序04 视频播放建模

视频播放时长 用p拟合y,t是用户的实际观看时长,用y和p熵作为损失函数,使得p接近y。 输出z,对z做sigmoid变换。 exp(z)可以视为对播放时长的预估 视频完播 回归方法 二元分类方法 调整:预估完播率不能直接使用...

【常见大模型API调用】第三篇:清华智谱--智谱AI

1. 公司及模型介绍 智谱AI是一家由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来的AI知识智能技术开发商。智谱AI致力于打造新一代认知智能大模型,专注于做大模型的中国创新。 2024年1月16日,智谱AI在首届技术开放日上发布了新一代基座大模型GLM-…...

LayerSkip – Meta推出加速大型语言模型推理过程的技术

我们提出的 LayerSkip 是一种端到端的解决方案,可加快大型语言模型(LLM)的推理速度。 首先,在训练过程中,我们采用了层间丢弃技术(layer dropout),早期层间丢弃率较低,后期层间丢弃率较高。 其次…...

环境变量与本地变量(Linux)

引言 在当今的计算机技术领域,Linux操作系统以其稳定性和灵活性而广受欢迎。它不仅是服务器和开发者的首选平台,也是探索计算机科学和系统编程的宝库。在这个强大的操作系统中,环境变量与本地变量扮演着至关重要的角色,它们是管理…...

【完-网络安全】Windows防火墙及出入站规则

文章目录 防火墙入站和出站的区别域网络、专用网络、公用网络的区别 防火墙 防火墙默认状态一般是出站允许,入站阻止。 入站和出站的区别 入站就是别人来访问我们的主机,也就是正向shell的操作 出站就是反向shell,主机需要主动连接kali&am…...

Vue学习记录之十七 css中样式穿透及新特征介绍

一、scoped原理 在vue页面的css中,有一个设置为scoped,使用以后dom的节点会出现下面的规则。其实我们打完包就是一个html页面,如果不做处理,将会导致css混乱。 给HTML的DOM节点加一个不重复data属性(形如:data-v-123)来表示他的唯一性在每句css选择器的末尾(编译后的生成的…...

Nature 正刊丨海洋涡旋中常见的地下热浪和寒潮

01摘要 由于全球变暖,极端海洋温度事件变得越来越普遍,造成了灾难性的生态和社会经济影响1,2,3,4,5。尽管基于卫星观测对表层海洋热浪(MHW)和海洋寒潮(MCS)进行了广泛的研究6,7,但我们对这些极…...

代码随想录算法训练营第六十二天| prim算法,kruskal算法

训练营六十二天打卡,图论比较难,坚持下来胜利就在眼前! 53.卡码网【寻宝】 题目链接 解题过程 没做过类似的题目,跟着答案敲了一遍最小生成树 可以使用 prim算法 也可以使用 kruskal算法计算出来。prim算法 是从节点的角度 采用…...

Newstar_week1_week2_wp

week1 wp crypto 一眼秒了 n费马分解再rsa flag: import libnum import gmpy2 from Crypto.Util.number import * p 9648423029010515676590551740010426534945737639235739800643989352039852507298491399561035009163427050370107570733633350911691280297…...

今天我们研究一段代码(异或位运算)

let a 18 // 甲 let b 20 // 乙a a ^ b b a ^ b a a ^ b console.log("a",a) // a 20 console.log("b",b) // b 18今天我们就研究上面这一段代码,简单解释一下,初始化一个a 18 b 20, 中间经过了三次的异或之后…...

pycharm中使用ctrl+鼠标滚轮改变字体大小

文章目录 pycharm使用ctrl鼠标滚轮改变字体大小1.打开pycharm选择file2.选择setting4.选择keymap,然后再右边的输入框中输入increase进行增大字体4.鼠标选择后,点击添加鼠标快捷方式,然后设置鼠标滚轮往上增大字体。5.设置缩小字体&#xff0…...

【算法-动态规划】打家劫舍专题

文章目录 1.打家劫舍1.1一维数组1.2三变量法1.3双数组法 2.打家劫舍22.1双数组法2.2 三变量法 3.打家劫舍33.1动态规划3.2双变量法 4.删除相邻数字的最大分数4.1双状态数组4.2一维数组4.3三变量法 1.打家劫舍 198. 打家劫舍 - 力扣(LeetCode) 1.1一维数…...

关于技术管理者的一些思考

前 言 在软件开发领域,当一名资深工程师有机会成为一名技术管理者的时候,通常他/她的反应是什么?兴奋、担扰、无奈还是推托,具体是什么心情也许对结果并不重要,更加重要是在一刻,我们一定要问问我们内心的…...

Alpha-CLIP: A CLIP Model Focusing on Wherever You Want CVPR 2024

在原始的接受RGB三通道输入的CLIP模型的上额外增加了一个alpha通道。在千万量级的RGBA-region的图像文本对上进行训练后,Alpha-CLIP可以在保证CLIP原始感知能力的前提下,关注到任意指定区域。 GitHub - SunzeY/AlphaCLIP: [CVPR 2024] Alpha-CLIP: A CLI…...

Golang | Leetcode Golang题解之第495题提莫攻击

题目: 题解: func findPoisonedDuration(timeSeries []int, duration int) (ans int) {expired : 0for _, t : range timeSeries {if t > expired {ans duration} else {ans t duration - expired}expired t duration}return }...

04 go语言(golang) - 变量和赋值过程

变量 在Go语言中,变量的定义和初始化是编程的基础部分。Go提供了多种方式来声明和初始化变量,以适应不同的使用场景。 基本变量声明 使用var关键字: 使用var关键字可以在函数内部或外部声明变量。如果在函数外部声明,该变量为全…...

语言/图像/视频模型一网打尽!BigModel大模型开放平台助力开发者轻松打造AI新应用!

2024年8⽉28⽇,在ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现⼤会,KDD)上会议现场,智谱AI重磅推出了新⼀代全⾃研基座⼤模型 GLM-4-Plus、图像/视频理解模型 GLM-4V-Plus 和⽂⽣图模型 CogView3-Plus。这些新模型,已…...

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石 一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈:模块化解耦设计 现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展(H2Cross架构): 适配层&#xf…...

如何将联系人从 iPhone 转移到 Android

从 iPhone 换到 Android 手机时,你可能需要保留重要的数据,例如通讯录。好在,将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单,你可以从本文中学习 6 种可靠的方法,确保随时保持连接,不错过任何信息。 第 1…...

Qt Http Server模块功能及架构

Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块,它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现,主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍: 主要功能 HTTP服务器功能: 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库,例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体,比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?

一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用,而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件,通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...

【HTTP三个基础问题】

面试官您好!HTTP是超文本传输协议,是互联网上客户端和服务器之间传输超文本数据(比如文字、图片、音频、视频等)的核心协议,当前互联网应用最广泛的版本是HTTP1.1,它基于经典的C/S模型,也就是客…...

RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理,深入讲解梯度消失/爆炸问题,并通过LSTM/GRU结构实现解决方案,提供时间序列预测和文本生成…...

MySQL账号权限管理指南:安全创建账户与精细授权技巧

在MySQL数据库管理中,合理创建用户账号并分配精确权限是保障数据安全的核心环节。直接使用root账号进行所有操作不仅危险且难以审计操作行为。今天我们来全面解析MySQL账号创建与权限分配的专业方法。 一、为何需要创建独立账号? 最小权限原则&#xf…...

CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)

漏洞概览 漏洞名称:Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号:CVE-2020-17519CVSS评分:7.5影响版本:Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本:≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型:路径遍历&#x…...