Flink中的批处理有哪些优化策略？代码举例讲解

Flink批处理程序的优化策略也相当丰富,主要有以下几种:

1. 并行度优化:调整任务并行度实现资源利用率的最大化。
2. 分区策略优化:选择合适的分区方式实现负载均衡。
3. 算子链优化:选择最优的算子顺序和通道实现最小的任务延迟。
4. Shuffle优化:选择恰当的网络通道和序列化方式优化Shuffle性能。
5. 缓存优化:选择恰当的数据缓存方式降低读写成本。
6. 广播优化:选择恰当的广播方式降低数据传输成本。
7. 累加器优化:选择高效的数据结构和实现方式优化累加器性能。

下面通过例子来说明几种典型批处理优化策略:

并行度优化:

DataSet<Integer> data = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5);
DataSet<Integer> result = data.setParallelism(2)   // 设置Source并行度为2    
                            .map(x -> x * 2);

分区策略优化:

DataSet<Tuple2<String, Integer>> data = ...   
data = data.partitionByHash(0)     // 按第一个字段哈希分区  
          .setParallelism(10);
// 或
data = data.partitionCustom(new MyPartitioner(), 10);  // 自定义分区器分区 

算子链优化:

DataSet<Long> data1 = ... 
DataSet<String> data2 = ...

// 先Join再Map  
DataSet<Tuple2<Long, String>> result1 = data1.join(data2)  
                                         .where(0).equalTo(0)   
                                         .map(t -> Tuple2(t.f0, t.f1));    

// 先Map后Join 
DataSet<Long> mapped1 = data1.map(x -> x * 2);  
DataSet<String> mapped2 = data2.map(x -> x + "foo");
DataSet<Tuple2<Long, String>> result2 = mapped1.join(mapped2)  
                                               .where(0).equalTo(0); 

Shuffle优化:

DataSet<Tuple2<Long, Integer>> data = ...

// 使用BoundedBlockingShuffle
data.mapPartition(partition -> {...})
   .setParallelism(10) 
   .shuffleMode(ShuffleMode.BLOCKING_BOUNDED_SHUFFLE);  

缓存优化:

DataSet<Long> data = ...

// 缓存第一个Map的输出
data.map(x -> x * 2).setParallelism(2).map(x -> x + 1)
   .mapPartition(x -> {
       // 读取缓存的数据
       DataSet<Long> cached = getRuntimeContext().getCachedResult("map1");  
       ...
   });  

Flink批处理优化需要对整个程序进行全面分析与调优。
批处理优化需要对Flink应用进行深入的分析和调优。
并行度优化、分区策略优化、算子链优化、Shuffle优化、缓存优化等是Flink批处理优化的多种手段。