flink 数据倾斜

数据倾斜是指在Flink任务中，某些算子的某些分区数据量远远大于其他分区，导致任务执行时间过长，从而影响整个任务的性能。数据倾斜的危害包括：任务执行时间过长、资源浪费、任务失败等。为了解决数据倾斜问题，可以采取以下措施：
1. 对于keyBy后的聚合操作存在数据倾斜，可以使用rebalance算子进行重分区，使数据均匀分布。
2. 对于keyBy之前发生数据倾斜，可以使用随机key或者轮询key的方式进行分区，使数据均匀分布。
3. 对于keyBy后的窗口聚合操作存在数据倾斜，可以使用增量聚合的方式，将窗口拆分成多个子窗口，每个子窗口单独进行聚合，最后再将结果合并。