sqldeveloper字段补全

一、数据倾斜问题案例解析

在实时数据处理过程中，遇到了数据倾斜问题，即在并行处理数据时，某些key的数据量显著多于其他部分，导致处理速度不均，成为整个数据处理的瓶颈。其中，group by 导致的 key 分布不均和 count distinct 中的热点问题是最常见的原因。

针对这个问题，作者分享了三个案例，分别介绍了背景、原因分析和解决方法。在第一个案例中，对实时曝光流进行统计时，使用hop滑动窗口进行聚合计算，出现了数据倾斜问题。通过分析发现，是由于group by时的key分布不均匀导致的。解决方法包括开启PartialFinal解决count distinct中的热点问题，以及对不均匀的key进行打散并实现两阶段聚合。

二、水位线失效问题解决方案

在实时流处理中，需要进行双流join操作，然后对join后的结果进行滑动窗口计算。在这个过程中，遇到了水位线失效的问题。由于数据经过GroupBy、双流JOIN或OVER窗口节点后，会导致Watermark属性丢失，无法再使用Event Time进行开窗。

针对这个问题，作者提出了两种解决方案。第一种是在join后的结果上再加上一个processing time的时间字段，使用该字段进行开窗。但是这种方导致窗口聚合的结果不准确。第二种方案是新建一个专门用于双流join的flink任务，筛选出符合条件的用户交易明细流，并写入到一个新的表（tt），然后再消费该表的数据进行滑动窗口计算。这种方法的实现步骤包括新建flink任务进行双流join，并消费加工后的交易流进行滑动窗口聚合。

三、Group By失效问题及解决方法

在对实时流数据进行处理时，需要根据lastValidPlanInfo和validPlanInfo两个数组字段中的素材id进行过滤打标。在这个过程中，遇到了Group By失效的问题。原始数据中的一条流数据在拆分和聚合过程中变成了多条流数据，导致写入到odps的结果出现错误。

问题的原因是odps sink表不支持回撤和主键更新机制，而原始数据的拆分和聚合操作已经将一条流数据拆分为多条。针对这个问题，作者提出了解决方案：将拆分后的多条流数据一次性参与到聚合计算中，最终只输出一条结果。这样可以避免多次写入odps导致的数据不一致问题。四、总结

FlinkSQL 作为实时数据处理的最佳工具之一，其开发效率和便捷性深受开发者喜爱。它与离线的 ODPS SQL 开发在底层处理机制上存在显著区别，主要体现在流处理和批处理之间的差异。如果我们过于依赖离线思维的模式来编写 FlinkSQL，可能会遇到一些看似“离奇”的结果。但请记住，任何问题都有其根源，遇到挑战并不可怕，反而会促使我们深入探索和学习。

关于 mini-batch 微批处理的概念与实现：

当我们设置 table.exec.mini-batch.enabled 为 true 时，便启用了微批处理功能。而 table.exec.mini-batch.allow-latency 则允许存在一定的延迟，通常为 1 秒。Mini-batch 的核心理念是，先缓存一定量的数据，待达到一定量后再触发处理，这样可以减少对 State 的频繁访问，从而提升数据处理的速度并减少输出数据量。通过增加轻微的延迟换取更高的吞吐量，如果要求超低延迟，则不建议开启微批处理。在聚合场景中，微批处理能显著提升系统性能，因此建议开启。

通过实施上述设置与理解，我们成功解决了 ODPS 表输出问题，现在每个用户的每次请求的每个素材 id 只输出一条数据。

参考链接：

1. 窗口概念详解：

[链接](help./zh/flink/developer-reference/overview-4?spm=a2c4g.11186623.0.i33)

2. 高性能优化指南：

[链接](help./zh/flink/user-guide/optimize-flink-sql)

在继续深入 FlinkSQL 的学习和应用过程中，我们会遇到更多的问题，但正是这些问题推动我们不断积累经验和知识，逐渐熟练掌握 Flink 的应用技巧。让我们期待更多的挑战，并在这个过程中不断成长。