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Flink作业性能调优类 Flink作业推荐配置指导 Flink作业性能调优 Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ Flink作业运行异常，如何定位 Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OB
UI或者作业任务列表查看，一般情况下反压和高时延成对出现： 图2 反压状态和时延 性能分析 由于Flink的反压机制，流作业在存在性能问题的情况下，会导致数据源消费速率跟不上生产速率，从而引起Kafka消费组的积压。在这种情况下，可以通过算子的反压和时延，确定算子的性能瓶颈点。 作业最后一个算子(Sink)反压正常（绿色），前面算子反压高（红色）
自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上
jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。
日志输出实现类JAR包（例如：log4j等） 在此基础上，taskmanager.log会随日志文件大小和时间滚动。 父主题： Flink作业性能调优类
到对应的“taskmanager.log”日志，搜索“RUNNING to FAILED”关键字，确认失败原因。 父主题： Flink作业性能调优类
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
checkpoint参数 “Checkpoint间隔”为两次触发Checkpoint的间隔，执行Checkpoint机制会影响实时计算性能，配置间隔时间需权衡对业务的性能影响及恢复时长，建议大于Checkpoint的完成时间，建议设置为5分钟。 Exactly Once模式保证每条数据只被消费一次，At
checkpoint参数 “Checkpoint间隔”为两次触发Checkpoint的间隔，执行Checkpoint机制会影响实时计算性能，配置间隔时间需权衡对业务的性能影响及恢复时长，最好大于Checkpoint的完成时间，建议设置为5分钟。 Exactly Once模式保证每条数据只被消费一次，At
对于Flink SQL作业，您可以勾选“开启Checkpoint”，并合理配置Checkpoint间隔（权衡执行Checkpoint对业务性能的影响以及异常恢复的时长），同时勾选“异常自动重启”，并勾选“从Checkpoint恢复”。配置后，作业异常重启，会从最新成功的Check
REFRESH TABLE刷新表元数据 功能描述 Spark为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据作业执行报错，报错信息参考如下： DLI.0002: FileNotFoundException:
时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表，不管
OPTIMIZE命令用于优化数据在存储中的布局，提高查询速度。 注意事项 由于Optimize是一项耗时的活动，因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.forcePartitionPre
对计算资源的修改并没有影响到作业算法或算子的运行逻辑。 作业运行异常或物理停电 支持 未修改作业参数和算法逻辑。 父主题： Flink作业性能调优类
${操作状态}，比如20240622143023546.deltacommit.request）。对Hudi表进行的每次操作都会产生元数据文件，而元数据文件过多会导致性能问题，所以元数据文件数量最好控制在1000以内。 如何执行Archive 写完数据后archive Spark SQL（set设置如下参数，写数据时触发）
如果频繁Full GC, 建议排查代码，是否有内存泄漏。 增加单TM所占的资源。 联系技术支持，修改集群心跳配置参数。 父主题： Flink作业性能调优类
DLI将Flink作业数据输出到ClickHouse中。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 前提条件 该场景需要与Click
DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中。ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 前提条件 该场景需要与Click
Hudi Clustering操作说明 什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hu
kHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型
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