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://...
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...
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 如何解决 Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题?
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如何在Flink SQL中使用Dynamic Cumulate Window绘制直播间累计UV曲线?
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SQL作业大状态导致反压的调优方法
状态管理不仅影响应用的性能,还关系到系统的稳定性和资源的有效利用。如果状态管理不当,可能会导致性能下降、资源耗尽,甚至系统崩溃。本文为您介绍SQL作业大状态导致反压的调优原理与方法。
Flink SQL中Changelog事件乱序处理原理
本文围绕Flink SQL实时数据处理中的Changelog事件乱序问题,分析了Flink SQL中Changelog事件乱序问题的原因,并提供了解决方案以及处理Changelog事件乱序的建议。以帮助您更好地理解Changelog的概念和应用,更加高效地使用Flink SQL进行实时数据处理。
Flink SQL使用mysql-cdc表,提示错误如下错误:我怎么样才能使用window聚合?
$stringUtil.substring( $!{XssContent1.description},200)...
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