在flink sql的batch模式下,如何设置每次batch的量
时间: 2024-02-20 21:00:17 浏览: 30
在 Flink SQL 的 batch 模式下,可以通过设置 ExecutionConfig 的参数来控制每次 batch 处理的数据量。具体的做法是在 ExecutionConfig 对象中设置 batch interval 和 batch size,如下所示:
```java
ExecutionConfig config = env.getConfig().getExecutionConfig();
config.setAutoWatermarkInterval(1000L); // 设置 watermark 的自动生成间隔时间
config.setBatchSize(100); // 设置每次 batch 处理的数据量
```
其中,`setAutoWatermarkInterval()` 方法用于设置 watermark 自动生成的时间间隔,`setBatchSize()` 方法用于设置每次 batch 处理的数据量。需要注意的是,这两个参数的具体取值需要根据具体的业务场景进行调整。
相关问题
flink sql 常用配置
在Flink SQL中,常用的配置包括:regular join、Split Distinct优化方法、LocalGlobal优化、MiniBatch等。
regular join是Flink SQL中常用的连接操作,包括inner join、left join和right join。在regular join中,左右表的数据都会一直保存在状态里,不会清理。如果需要清理数据,可以设置TTL(Time-To-Live)或使用Flink SQL的interval join。
Split Distinct优化方法是一种优化方法,可以用于处理包含UDAF(User-Defined Aggregation Function)的Flink SQL语句。但目前在包含UDAF的Flink SQL中不能使用Split Distinct优化方法。
LocalGlobal优化是Flink SQL中的一种优化策略。该优化策略可以将聚合操作拆分为两个GROUP聚合操作,并参与LocalGlobal优化。这个功能在Flink 1.9.0版本及以上版本才支持。
MiniBatch是Flink SQL中的一种机制,可以将输入数据分批处理,以减少资源消耗。开启MiniBatch需要依赖于MiniBatch的参数设置。常用的MiniBatch参数包括:
- `table.exec.mini-batch.enabled`:是否开启MiniBatch,默认为false。
- `table.exec.mini-batch.allow-latency`:批量输出的间隔时间,用于控制数据处理的延迟。
- `table.exec.mini-batch.size`:每个批次最多缓存数据的条数,可以根据需求进行调整。
除了上述常用配置外,还可以根据具体需求设置其他参数,如聚合策略`table.optimizer.agg-phase-strategy`,用于控制聚合操作的执行策略。默认为AUTO,还支持TWO_PHASE(使用LocalGlobal两阶段聚合)和ONE_PHASE(仅使用Global一阶段聚合)两种策略。
示例代码中展示了如何设置这些参数:
```
// 初始化table environment
TableEnvironment tEnv = ...
// 获取tableEnv的配置对象
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
// 设置参数:
// 开启MiniBatch
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true");
// 批量输出的间隔时间
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s");
// 防止OOM,设置每个批次最多缓存数据的条数,可以设为2万条
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "20000");
// 开启LocalGlobal
configuration.setString("table.optimizer.agg-phase-strategy", "TWO_PHASE");
```
综上所述,这些是Flink SQL中常用的配置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink 优化(六) --------- FlinkSQL 调优](https://blog.csdn.net/m0_51111980/article/details/130102786)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
flinksql解析json数组
Flink SQL(也称为Apache Flink SQL)是一种用于Apache Flink流处理框架的数据处理语言。当处理JSON数据时,特别是数组,你可以使用内置的函数和操作来进行解析。
例如,假设你有一个包含JSON数组的字段,你可以使用`FROM_JSON`函数将其转换成结构化的表形式。这是一个基本的步骤:
```sql
CREATE TABLE json_table (json_column STRING);
-- 将json_column中的数组元素转换为结构化数据
SELECT * FROM json_table LATERAL VIEW FROM_JSON(json_column, 'array_type') AS parsed_array;
```
在这个例子中,`array_type`应该替换为你期望的JSON数组元素的具体模式。如果数组元素有固定的结构,例如都是嵌套的对象,你需要提供对应的模式描述每个元素的键值对。
此外,`WITHIN BATCH`选项可以在批处理环境中启用更复杂的JSON解析,而不仅仅是流式环境。
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