Flink window 数据倾斜 解决思路

原文链接：https://blog.****.net/IT_Lee_J_H/article/details/88641894

这里阐述一下Flink中 window间的数据倾斜的解决思路，不做代码展现。

场景：

    分项目统计某个时间粒度的 pv 数据

数据情况：

    每个项目的数据量不同，某个项目的数据量很大，导致这个项目的窗口中的数据很大，发生倾斜。

解决思路：

思路一：

    针对window原始方式中在窗口触发前，是以数据积攒的方式进行的。所以针对这种方式可以在window后跟一个reduce方法，在窗口触发前采用该方法进行聚合操作（类似于MapReduce 中  map端combiner预处理思路）。如使用 flink 的 aggregate 算子，不推荐使用 apply。

思路二：

    思路一处理后仍有倾斜问题，或者也可以直接采用思路二进行优化、处理。

大致思路：

    将key进行扩展，扩展成自定义的负载数，即，将原始的key封装后新的带负载数的key，进行逻辑处理，然后再对新key的计算

结果进行聚合，聚合成原始逻辑的结果。

具体实现思路：

1.人为查看具体的倾斜的（数据量大的项目码，例如Code1）

2.将原始的数据元组中keyby分组的键进行扩展，扩展指定的负载个数

例如：

    优化前：

        数据元组：（项目码，1） 

        如，（code1,1）  （code2,1）   （code3,1）  （code1,1）......

    优化后：

        数据元组：（项目码-负载标识，1）  如，（code1-0,1）（code1-1,1）（code1-2,1）  （code2,1）.....

    上述的示例，将数据倾斜的流，进行了负载，负载为3（0,1,2），即只对 code1 的数据进行负载重新组合 key。

如图：

扩展Key：

优化前的keyed流：

优化后的Keyed流：

可见，对数据量大的流进行了二次分流，实现了负载，解决了数据倾斜的问题。

3.按照新的组合的key进行keyby，这样，会根据在自定义的负载数，对数据量大的项目（流），进行负载，并进行初步的window

处理（输出的元组格式：（项目码，pv数） 例如：（code1,457343487） ，（code2,45683）......）

优化前：

优化后：

4.步骤3中的窗口结果的key（和目标的key相同）再次进行keyby操作，这一步目的在于将之前负载分散后的结果，做最后的聚

合，组合成目标逻辑的结果。

优化前：

优化后：

 这样，window间的数据倾斜问题解决。

以下为优化前后整体的拓扑图

优化前：

优化后：