文章 2024-08-22 来自:开发者社区

Flink SQL 在快手实践问题之Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题如何解决

问题一:数据倾斜在实时计算中可能带来哪些问题? 数据倾斜在实时计算中可能带来哪些问题? 参考回答: 数据倾斜在实时计算中可能带来指标延迟或数据事故等问题。当实时计算任务遇到数据倾斜时,部分节点可能会处理过多的数据,导致处理速度下降,进而影响整个任务的完成时间和数据准确性。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https://...

文章 2024-08-22 来自:开发者社区

Flink SQL 在快手实践问题之设置 Window Offset 以调整窗口划分如何解决

问题一:Window Offset 的主要作用是什么? Window Offset 的主要作用是什么? 参考回答: Window Offset 主要用来调整窗口的划分逻辑,它是一个可选参数,默认值为 0,表示以 unix 时间的零点作为窗口划分的起始时间。其值可以是正数或负数,分别表示向右或向左偏移窗口的起始时间。但它不会影响 watermark 的生...

文章 2024-08-22 来自:开发者社区

Flink SQL 在快手实践问题之使用Dynamic Cumulate Window绘制直播间累计UV曲线如何解决

问题一:CUMULATE窗口函数相比传统方案有哪些优点? CUMULATE窗口函数相比传统方案有哪些优点? 参考回答: CUMULATE窗口函数的优点包括使用窗口结束时间作为横坐标,确保每个点的纵坐标是对应时间点的累计值,使曲线在回溯历史或作业failover时都能完全还原,且分维度值相加等于总维度值;同时,使用两阶段聚合防止distinct key倾...

Flink SQL 在快手实践问题之使用Dynamic Cumulate Window绘制直播间累计UV曲线如何解决
文章 2024-08-22 来自:开发者社区

Flink SQL 在快手实践问题之Window TVF改进窗口聚合功能如何解决

问题一:Group Window Aggregate在Flink中有哪些局限性? Group Window Aggregate在Flink中有哪些局限性? 参考回答: Group Window Aggregate在Flink 1.12及更早版本中用于窗口聚合,但其存在两个主要局限性:一是语法不符合SQL标准,需要借助特殊窗口函数和窗口辅助函数;二是窗口...

Flink SQL 在快手实践问题之Window TVF改进窗口聚合功能如何解决
阿里云文档 2024-08-02

WindowTVF变更兼容性

本文为您介绍Window TVF变更的可兼容性和不可兼容性详情。

阿里云文档 2024-07-17

WindowTop-N变更兼容性

Window TOP-N需要同时遵循Window TVF和Top-N两者的修改要求,支持的兼容性修改较少。本文为您介绍Window Top-N变更的可兼容性和不可兼容性详情。

阿里云文档 2024-07-11

GroupWindowAggregate变更兼容性

本文为您介绍Group Window Aggregate变更的可兼容性和不可兼容性详情。

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