Flink的Lookup Join之后，再分组聚合，怎么跑了两天之后，有点数据开始从0开始聚合了？

在Flink中，如果在使用Lookup Join之后进行分组聚合操作，出现了数据从0开始重新聚合的情况。以下是一些可能的原因和建议：

1. 状态后端问题：Flink的状态后端负责存储聚合操作的中间状态。如果状态后端出现问题，比如RocksDB状态后端的磁盘空间不足或者内存溢出，可能会导致状态丢失，从而使得聚合结果出现异常。
2. 时间戳或水印问题：如果流处理中的时间戳或水印设置不正确，可能会导致数据延迟到达，或者被错误地认为是迟到的数据而被丢弃。这会影响聚合操作的结果。
3. 并行度变化：如果在作业运行过程中改变了并行度，可能会导致状态分布发生变化，从而影响聚合结果。
4. 程序逻辑错误：可能存在代码逻辑上的错误，比如数据处理流程中的某个环节没有按预期执行，导致聚合结果出现偏差。
5. 数据倾斜：数据倾斜也可能导致某些聚合操作的结果出现异常，特别是在大数据集上运行时。
6. 资源竞争：在集群环境中，资源竞争可能导致任务执行速度变慢，从而影响聚合操作的完成时间。
7. 版本兼容性问题：如果您使用的是Flink的较新版本，可能会引入一些不兼容的变更，这也可能导致聚合行为的变化。

为了解决这个问题，您可以采取以下措施：

1. 检查状态后端：确保状态后端配置正确，且有足够的资源来存储状态。
2. 审查时间戳和水印：检查时间戳生成和水印策略，确保它们适应您的数据流特性。
3. 监控并行度：在作业运行期间不要随意改变并行度，除非您了解这样做的后果。
4. 代码审查：仔细检查您的代码逻辑，确保没有错误或遗漏。
5. 处理数据倾斜：如果存在数据倾斜问题，考虑使用一些策略来减轻倾斜的影响，比如分区键的选择或者使用自适应并行度。
6. 资源管理：确保集群资源充足，避免资源竞争导致的性能问题。
7. 版本兼容性：如果您怀疑是版本兼容性问题，请查阅Flink的官方文档，了解不同版本之间的变化。

综上所述，在Flink中使用Lookup Join进行关联操作后，再进行分组聚合时，如果出现数据从0开始聚合的情况，可能是由于状态后端问题、时间戳或水印问题、并行度变化、程序逻辑错误、数据倾斜、资源竞争或版本兼容性问题等原因导致的。为了解决这个问题，可以采取上述措施进行检查和处理。

在 Apache Flink 中，如果你发现 Lookup Join 后的数据在分组聚合过程中出现了异常，比如部分数据从 0 开始重新聚合，这可能是由以下几种原因引起的：

1. State 保留期限：

   • 在 Flink 中，如果开启了状态管理，且设置了状态的保留期限（TTL），当状态达到这个期限而没有被更新时，系统可能会自动清除该状态。因此，在聚合过程中，如果某些分组键对应的状态超过了 TTL，则这些状态会被清空，后续聚合时自然会从 0 开始计算。

2. Checkpoint/Savepoint 失效恢复：

   • 如果在运行过程中发生了故障恢复，而 Checkpoint 或 Savepoint 不完整或损坏，恢复的任务可能无法正确加载之前的状态，从而导致聚合状态丢失。

3. KeyBy 不一致或分区变化：

   • 分组聚合前的 KeyBy 操作如果存在逻辑不一致或分区策略发生变化，可能导致原本应该聚合在一起的数据分散到了不同的并行任务中，看起来像是重新开始聚合。

4. Lookup 表更新：

   • 若 Lookup Join 使用的是动态更新的维表，且维表数据在某时刻进行了全量替换或者其他方式的大规模变更，可能导致某些分组键对应的聚合结果受到维表更新的影响，看上去是从新状态开始聚合。

5. 程序逻辑错误：

   • 检查你的程序代码是否有逻辑错误，比如聚合函数初始化不正确，或者聚合过程中的条件判断错误等，这可能导致部分数据未能正确累加。

6. 状态后端问题：

   • 状态后端可能出现临时故障，导致写入或读取状态时出现问题，特别是分布式状态存储的情况下，这种问题不易察觉，但在恢复时会导致状态丢失。

要解决这个问题，你可以：

• 确认并适当调整状态的保留期限（如果有设置的话）。
• 检查 Checkpoint 是否成功且完整，以及恢复时是否正确加载了所有所需状态。
• 仔细审查 KeyBy 分区策略的一致性和稳定性。
• 对于 Lookup Join，核实维表更新策略是否合理，是否影响了最终的聚合结果。
• 详尽地调试程序逻辑，确保聚合函数和相关的数据处理流程无误。