Flink中数据热点该如何解决？

数据倾斜和数据热点是所有大数据框架绕不过去的问题。处理这类问题主要从3个方面入手：

（1）在业务上规避这类问题

例如一个假设订单场景，北京和上海两个城市订单量增长几十倍，其余城市的数据量不变。这时候我们在进行聚合的时候，北京和上海就会出现数据堆积，我们可以单独数据北京和上海的数据。

（2）Key的设计上

把热key进行拆分，比如上个例子中的北京和上海，可以把北京和上海按照地区进行拆分聚合。

（3）参数设置

Flink 1.9.0 SQL(Blink Planner) 性能优化中一项重要的改进就是升级了微批模型，即 MiniBatch。原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对State的访问，从而提升吞吐和减少数据的输出量。