Flink发生数据倾斜怎么优化任务?(两段聚合的方式)

在Flink实时计算的任务中,一个最常见的场景就是分组聚合,但是当key数量很少的时候就会发生数据倾斜,最近的一个任务就出现了这个问题,造成的结果就是反压,这个时候增加并发度是没有用的,因为key的个数没有变,还会造成ck超时失败.

我为了简化整个过程,写了一个测试的demo,数据倾斜的表现如下:

 上面图中显示只有一个key,key的数量远远小于并发实例的个数,所以只有一个并发在工作,其他的都是空闲的,不能很好的利用分布式,也浪费了大量的资源,在Flink里面怎么解决这个问题呢?

解决数据倾斜的核心就是打散key

不管是在spark还是flink里面都会遇到数据倾斜的问题,一种最常用的方式是给key加随机数,然后分开两次聚合,在spark里面经常这样解决,那Flink里面具体怎么实现呢?

数据倾斜前的代码我就不在贴了,非常的简单,直接贴一下解决后的代码,就是在分组前先给key加一个随机的前缀,聚合后把随机的前缀去掉,然后在聚合一次.具体实现看下面的代码

package flink.window

import java.util.Random
import com.alibaba.fastjson.JSON
import flink.table.Jason_Entity
import flink.util.CommonUtils
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction
import org.apache.flink.api.common.state.{ListState, ListStat