flink-优化（MiniBatch_Local-Global,反压）

2022-08-01 22:34:24 阅读：222 来源： 互联网

标签：count flink word -- Global batch 反压 set table

8、优化

1、MiniBatch 聚合

flink默认是每一条数据都会取更新状态

MiniBatch ：缓存一批数据一起更新状态，优点：增加吞吐量，缺点：增加延迟-

开启MiniBatch

-- sql中开启
-- 开启
set table.exec.mini-batch.enabled=true; 
-- 最大缓存时间
set table.exec.mini-batch.allow-latency='5 s'; 
-- 批次大小
set table.exec.mini-batch.size=1000;

2、Local-Global 聚合

开启预聚合需要先开启MiniBatch

set table.exec.mini-batch.enabled=true; 
-- 最大缓存时间
set table.exec.mini-batch.allow-latency='5 s'; 
-- 批次大小
set table.exec.mini-batch.size=1000;
-- 开启预聚合
set table.optimizer.agg-phase-strategy=TWO_PHASE;

示例

-- 删除表
drop table words;
-- source 表
CREATE TABLE words (
    word STRING
) WITH (
'connector' = 'datagen',
 'rows-per-second' = '1000000', -- 每秒生成的数据行数据
 'fields.word.length' = '2' --字段长度限制
);

上游生产数据的速度时50万每秒，下游消费数据的速度10万每秒 ---- 反压

-- 删除表
drop table blackhole_table;
-- 黑洞
CREATE TABLE blackhole_table (
	word STRING,
    c BIGINT
)
WITH ('connector' = 'blackhole')
-- 执行查询
insert into blackhole_table
select word,count(1) as c from 
words
group by word

开启minibatch和预聚合

预聚合之后上游发生到数据下游数据量会减少，可以解决反压

flink内部已经欸有发生反压了

set table.exec.mini-batch.enabled=true; 
set table.exec.mini-batch.allow-latency='5 s'; 
set table.exec.mini-batch.size=1000;
set table.optimizer.agg-phase-strategy=TWO_PHASE;

将数据保存到mysql,写入数据的速度只能达到1600/s - 反压

--mysql sink
CREATE TABLE word_count (
	word STRING,
    c BIGINT,
    PRIMARY KEY (word) NOT ENFORCED 
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://master:3306/bigdata',
   'table-name' = 'word_count',
   'username' = 'root',
   'password' = '123456'
)

insert into word_count
select word,count(1) as c from 
words
group by word

数据写入mysql，增加批次大小，和提高并行度，可以解决反压

drop table word_count;
CREATE TABLE word_count (
	word STRING,
    c BIGINT,
    PRIMARY KEY (word) NOT ENFORCED 
) WITH (
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://master:3306/bigdata',
   'table-name' = 'word_count',
   'username' = 'root',
   'password' = '123456',
   'sink.buffer-flush.max-rows'='1000' ,-- 每批次最大值，会增加延迟
   'sink.parallelism' ='3' --提高写入数据并行度，增加成本
);

insert into word_count
select word,count(1) as c from 
words
group by word;

flink将写入hbase

-- hbase sink
drop table hbase_word_count;
CREATE TABLE hbase_word_count (
 word STRING,
 info ROW<c BIGINT>,
 PRIMARY KEY (word) NOT ENFORCED
) WITH (
 'connector' = 'hbase-1.4',
 'table-name' = 'word_count',
 'zookeeper.quorum' = 'master:2181,node1:2181,node2:2181',
 'sink.parallelism' = '3', -- 写入数据并行度
  'sink.buffer-flush.max-rows' = '3000'  -- 写入数据批次大小
);

--先再habse中创建表
create  'word_count','info'

--- 将数据写入hbase
insert into hbase_word_count
select word,ROW(c) as info from (
    select word,count(1) as c from 
    words
    group by word
) as a

9、反压

上游生产数据速度比下游消费数据速度要大，flink就会发生反压，反压会从下游向上游传播，直到sourcetask会降低拉取数据速度，避免flink任务执行报错

flink内部反压

增加flink任务的并行度

增加并行度相当于就是增加资源，成本会增加
```
-- flink sql
SET 'parallelism.default' = '2';
```

开启MiniBatch和预聚合

开启之后会增加延迟

set table.exec.mini-batch.enabled=true; 
-- 最大缓存时间
set table.exec.mini-batch.allow-latency='5 s'; 
-- 批次大小
set table.exec.mini-batch.size=1000;
-- 开启预聚合
set table.optimizer.agg-phase-strategy=TWO_PHASE;

将数据保持到外部系统

mysql

-- 每批次最大值，会增加延迟
'sink.buffer-flush.max-rows'='1000' 
--提高写入数据并行度，增加成本
'sink.parallelism' ='3'

Hbase

flink查询hbase可以开启异步IO,lookup.async=true,只支持hbase2.2以上版本

-- 每批次最大值，会增加延迟
'sink.buffer-flush.max-rows'='1000' 
--提高写入数据并行度，增加成本
'sink.parallelism' ='3'

标签：count,flink,word,--,Global,batch,反压,set,table
来源： https://www.cnblogs.com/atao-BigData/p/16542089.html

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