Flink keyby 数据倾斜问题处理

上一篇我们使用keyby后发现数据严重倾斜

https://datamining.blog.csdn.net/article/details/105316728

大概看下问题所在，大量数据在一个subtask中运行

这里我们使用两阶段keyby 解决该问题

之前的问题如下图所示

我们期望的是

但我们的需要根据key进行聚合统计，那么把相同的key放在不同的subtask如何统计？

我们看下图（只画了主要部分）

1.首先将key打散，我们加入将key转化为 key-随机数 ,保证数据散列

2.对打散后的数据进行聚合统计，这时我们会得到数据比如 : (key1-12,1),(key1-13,19),(key1-1,20),(key2-123,11),(key2-123,10)

3.将散列key还原成我们之前传入的key，这时我们的到数据是聚合统计后的结果，不是最初的原数据

4.二次keyby进行结果统计，输出到addSink

直接看实现代码

import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction
import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor}
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
import org.apache.flink.api.scala.typeutils.Types
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
import org.apache.flink.util.Collectorobject ProcessFunctionScalaV2 {def main(args: Array[String]): Unit = {val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentenv.enableCheckpointing(2000)val stream: DataStream[String] = env.socketTextStream("localhost", 9999)val typeAndData: DataStream[(String, Long)] = stream.map(x => (x.split(",")(0), x.split(",")(1).toLong))val dataStream: DataStream[(String, Long)] = typeAndData.map(x => (x._1 + "-" + scala.util.Random.nextInt(100), x._2))val keyByAgg: DataStream[DataJast] = dataStream.keyBy(_._1).timeWindow(Time.seconds(10)).aggregate(new CountAggregate())keyByAgg.print("第一次keyby输出")val result: DataStream[DataJast] = keyByAgg.map(data => {val newKey: String = data.key.substring(0, data.key.indexOf("-"))println(newKey)DataJast(newKey, data.count)}).keyBy(_.key).process(new MyProcessFunction())result.print("第二次keyby输出")env.execute()}case class DataJast(key :String,count:Long)//计算keyby后，每个Window中的数据总和class CountAggregate extends AggregateFunction[(String, Long),DataJast, DataJast] {override def createAccumulator(): DataJast = {println("初始化")DataJast(null,0)}override def add(value: (String, Long), accumulator: DataJast): DataJast = {if(accumulator.key==null){printf("第一次加载,key:%s,value:%d\n",value._1,value._2)DataJast(value._1,value._2)}else{printf("数据累加,key:%s,value:%d\n",value._1,accumulator.count+value._2)DataJast(value._1,accumulator.count + value._2)}}override def getResult(accumulator: DataJast): DataJast = {println("返回结果："+accumulator)accumulator}override def merge(a: DataJast, b: DataJast): DataJast = {DataJast(a.key,a.count+b.count)}}/*** 实现：*    根据key分类，统计每个key进来的数据量，定期统计数量*/class MyProcessFunction extends  KeyedProcessFunction[String,DataJast,DataJast]{val delayTime : Long = 1000L * 30lazy val valueState:ValueState[Long] = getRuntimeContext.getState[Long](new ValueStateDescriptor[Long]("ccount",classOf[Long]))override def processElement(value: DataJast, ctx: KeyedProcessFunction[String, DataJast, DataJast]#Context, out: Collector[DataJast]): Unit = {if(valueState.value()==0){valueState.update(value.count)printf("运行task:%s,第一次初始化数量:%s\n",getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask,value.count)val currentTime: Long = ctx.timerService().currentProcessingTime()//注册定时器ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(currentTime + delayTime)}else{valueState.update(valueState.value()+value.count)printf("运行task:%s,更新统计结果:%s\n" ,getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask,valueState.value())}}override def onTimer(timestamp: Long, ctx: KeyedProcessFunction[String, DataJast, DataJast]#OnTimerContext, out: Collector[DataJast]): Unit = {//定时器执行，可加入业务操作printf("运行task:%s,触发定时器,30秒内数据一共,key:%s,value:%s\n",getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask,ctx.getCurrentKey,valueState.value())//定时统计完成，初始化统计数据valueState.update(0)//注册定时器val currentTime: Long = ctx.timerService().currentProcessingTime()ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer(currentTime + delayTime)}}}

对key进行散列

 val dataStream: DataStream[(String, Long)] = typeAndData.map(x => (x._1 + "-" + scala.util.Random.nextInt(100), x._2))

设置窗口滚动时间，每隔十秒统计一次每隔key下的数据总量

 val keyByAgg: DataStream[DataJast] = dataStream.keyBy(_._1).timeWindow(Time.seconds(10)).aggregate(new AverageAggregate())keyByAgg.print("第一次keyby输出")

还原key，并进行二次keyby，对数据总量进行累加

  val result: DataStream[DataJast] = keyByAgg.map(data => {val newKey: String = data.key.substring(0, data.key.indexOf("-"))println(newKey)DataJast(newKey, data.count)}).keyBy(_.key).process(new MyProcessFunction())

我们看下优化后的状态

先看下第一map，直接从端口拿数据，这不涉及keyby，所以这个没影响

再看下第一次keyby后的结果，因为我们散列后，flink根据哈希进行分配，所以数据不是百分之百平均，但是很明显基本上已经均衡了，不会出现这里1一条，那里1条这种状况

再看下第二次keyby，这里会发现我们ID的2的subtask有820条数据，其他的没有数据；这里是正常现象，因为我们是对第一次聚合后的数据进行keyby统计，所以这里的数据大小会非常小，比如我们原始数据一条数据有1M大小，1000条数据就1个G，业务往往还有其他操作，我们再第一次keyby 散列时处理其他逻辑（比如ETL等等操作），最终将统计结果输出给第二次keyby，很可能1个G的数据，最终只有1kb，这比我们将1个G的数据放在一个subtask中处理好很多。

上面我们自定义了MyProcessFunction方法，设置每30秒执行一次，实际业务场景，我们可能会设置一小时执行一次。

至此我们既保证了数据定时统计，也保证了数据不倾斜问题。

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