本文源码基于flink1.14

上一篇文章分析了《flink的minibatch微批处理》的源码

乘热打铁分析一下两阶段聚合的源码,因为使用两阶段要先开启minibatch,至于为什么后面会分析到

两阶段聚合的原理,还是简单提一下

如下图,当聚合发生热点的时候,可以在聚合前,先进行一个本地的聚合,先减小数据量,后接正常的数据交换以后聚合,来达到一个解热点的目的,

先来看下两阶段聚合的Calcite优化rule

看下什么情况会匹配上

并且在onmatch方法中会判断开启了minibatch,以及二阶段聚合的时候会调用

来看下具体逻辑match方法

整个两阶段聚合会将原来的一个StreamPhysicalGroupAggregate物理节点,转换成一个

StreamPhysicalLocalGroupAggregate本地聚合节点 + StreamPhysicalGlobalGroupAggregate聚合节点

来看下这个新添加的StreamPhysicalLocalGroupAggregate本地聚合算子的计算逻辑是什么样子的

StreamExecLocalGroupAggragate就是StreamPhysicalLocalGroupAggregate本地聚合具体的ExecNode节点了

来看下具体的operator

看到这里是不是看到了熟悉的 MapBundleOperator ,如果看过上一篇minibatch优化的就知道,两阶段提交也是使用的这个有界operator作为抽象

在了解一下这个MapBundleOperator

就是每来一条数据,都会调用传入的fun的addInput方法

然后把每个key的结果put保存在一个本地变量,就是个map<Rowdata,Rowdata>里面

然后调用自己的trigger触发器,当这条数据可以触发触发器就会调用finishBundle

这里说到触发器,回到初始化mapBundle的时候通过createMiniBatchTrigger创建的一个minibatch的触发器,看看具体逻辑

其实就是一个普通的count触发器,触发条件就是直接使用的minibatch配置的size参数,  所以这里知道了为什么两阶段提交要先开minibatch了

先看下每来一条数据会触发的addInput方法,在来看看攒一个批次后触发的finishBundle

minibatch会包装成一个MiniBatchLocalGroupAggFunction这个funtion的addInput来看看

就是来一条数据直接调用聚合函数的accumulate直接计算结果了,虽然计算结果但是还没有往下游发送

来看下当攒一批后,集体是怎么往下游发送的 finishBundle 方法

结果都已经计算好了,攒一个批次还能干嘛,就是把当前的计算结果往下游发送呗

那整个二次聚合的优化就讲完了

总结一下

sql会将agg拆成 localminiagg + agg

先在本地聚合localConbine一遍,再往下游发送

下游就正常聚合,优化了热点的问题

Flink sql 之 两阶段聚合与 TwoStageOptimizedAggregateRule(源码分析)的更多相关文章

  1. 从flink-example分析flink组件(3)WordCount 流式实战及源码分析

    前面介绍了批量处理的WorkCount是如何执行的 <从flink-example分析flink组件(1)WordCount batch实战及源码分析> <从flink-exampl ...

  2. Flink Sql 之 Calcite Volcano优化器(源码解析)

    Calcite作为大数据领域最常用的SQL解析引擎,支持Flink , hive,  kylin , druid等大型项目的sql解析 同时想要深入研究Flink sql源码的话calcite也是必备 ...

  3. Flink 如何通过2PC实现Exactly-once语义 (源码分析)

    Flink通过全局快照能保证内部处理的Exactly-once语义 但是端到端的Exactly-once还需要下游数据源配合,常见的通过幂等或者二阶段提交这两种方式保证 这里就来分析一下Sink二阶段 ...

  4. Flink中接收端反压以及Credit机制 (源码分析)

    先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通 ...

  5. Flink中TaskManager端执行用户逻辑过程(源码分析)

    TaskManager接收到来自JobManager的jobGraph转换得到的TDD对象,启动了任务,在StreamInputProcessor类的processInput()方法中 通过一个whi ...

  6. [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程

    [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 目录 [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 0x01 Apac ...

  7. 鸿蒙内核源码分析(Shell编辑篇) | 两个任务,三个阶段 | 百篇博客分析OpenHarmony源码 | v71.01

    子曰:"我非生而知之者,好古,敏以求之者也." <论语>:述而篇 百篇博客系列篇.本篇为: v71.xx 鸿蒙内核源码分析(Shell编辑篇) | 两个任务,三个阶段 ...

  8. [源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版)

    [源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 目录 [源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码 ...

  9. Flink sql 之AsyncIO与LookupJoin的几个疑问 (源码分析)

    本文源码基于flink 1.14 被同事问到几个关于AsyncIO和lookUp维表的问题所以翻了下源码,从源码的角度解惑这几个问题 对于AsyncIO不了解的可以看看之前写的这篇  <Flin ...

随机推荐

  1. spring注解-组件注册

    一.@Configuration+@Bean @Configuration:配置类==配置文件 @Bean:给容器中注册一个Bean:类型为返回值的类型,默认是用方法名作为id @Bean(" ...

  2. list通过比较器进行排序

    Collections.sort(dataList,new Comparator<BaseTransitData>(){            public int compare(Bas ...

  3. Plist文件和字典转模型

    模型与字典 1. 用模型取代字典的好处 使用字典的坏处 编译器没有自动提醒的功能,需要手敲 key如果写错了编译器也不会报错 2. 模型概念 概念 专门用来存放数据的对象 特点 一般继承自NSObje ...

  4. window安装ab压力测试

    ab是Apache HTTP server benchmarking tool的缩写,可以用以测试HTTP请求的服务器性能,也是业界比较流行和简单易用的一种压力测试工具包 ## 下载 下载地址:(ht ...

  5. Moment.js使用笔记

    零.前情提要 上个月开发了数据平台,用的框架是vue + Ant Design of Vue,其中用了组件[range-picker]日期选择框,涉及到时间方法就去看了momentJS,以此记录~ 如 ...

  6. [BUUCTF]PWN10——[第五空间2019 决赛]PWN5

    [第五空间2019 决赛]PWN5 题目网址:https://buuoj.cn/challenges#[第五空间2019%20决赛]PWN5 步骤: 例行检查,32位,开启了nx和canary(栈保护 ...

  7. 在【自定义列】中使用M函数(Power Query 之 M 语言)

    数据源: "品名"一列 目标: 提取品名中的首字符,生成新列:"品名简称" 解决方案: 在[自定义列]中使用M函数Text.Start 步骤: 打开[自定义列] ...

  8. js实现数组扁平化

    数组扁平化的方式 什么是数组扁平化? 数组扁平化:指将一个多维数组转化为一个一维数组. 例:将下面数组扁平化处理. const arr = [1, [2, 3, [4, 5]]] // ---> ...

  9. 韩顺平Java(持续更新中)

    原创上课笔记,转载请注明出处 第一章 面向对象编程(中级部分) PDF为主 1.1 IDEA 删除当前行,ctrl+y 复制当前行,ctrl+d 补全代码,alt+/ 添加或者取消注释,ctrl+/ ...

  10. Linux 磁盘分区和挂载

    目录 Linux 磁盘分区和挂载 windows 下的分区 磁盘管理 相关命令 分区及挂载实现步骤 添加硬盘 分区步骤 步骤 挂载步骤 卸载分区步骤 补充: Linux 磁盘分区和挂载 windows ...