flink-优化（MiniBatch_Local-Global,反压）

本文主要是介绍flink-优化（MiniBatch_Local-Global,反压），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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' 
  

这篇关于flink-优化（MiniBatch_Local-Global,反压）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！