针对 Flink 流式写 Hive 过程中的乱序数据处理可以采取哪两种手段?
• 一是 Kafka 设置单分区,多分区是产生导致乱序的根因,通过避免多分区消除数据乱序。 • 二是报警补偿,乱序一旦产生流式任务是无法完全避免的 (可通过 watermark 设置乱序容忍时间,但终有一个界限),那么只能通过报警做事后补偿。
以上内容摘自《Apache Flink 案例集(2022版)》电子书,点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。