Re: Re: flink sql支持细粒度的状态配置
Hi, 如果你们可以自己实现一套SQL语句到jobgraph的预编译转换IDE，然后在IDE中可以手动配置jobgraph每个算子的配置，应该是可以达到你们的目的 （可能还需要结合细粒度调度模式）。 祝好 唐云 From: gygz...@163.com Sent: Thursday, December 9, 2021 16:14 To: user-zh Subject: 回复: Re: flink sql支持细粒度的状态配置 Hi Yun Tang 感谢你的回复，我们在调研的过程中也发现，正如你所说的生成的plan可能差异很大 但是每个operator的TTL生效时间是在execNode转换成对应的Transformation时，通过传入的StreamPlanner带进去的，TableConfig属性中包含了全局的TTL时间 在每个ExecNode转换的过程translateToPlanInternal((PlannerBase) planner)中使用这个TTL时间生成对应的operator 所以我们在考虑是否可以在，每个Transformation生成阶段，先去修改一下TableConfig中TTL的配置再调用每个execNode转换成operator的方法，来做到Transformation级别的TTL控制，这个配置开放给平台的用户，通过Transformation的id做识别，是否能给一些建议 gygz...@163.com 发件人： Yun Tang 发送时间： 2021-12-09 10:57 收件人： user-zh 主题： Re: flink sql支持细粒度的状态配置 Hi 你好， 我认为这是一个很好的需求，对于data stream以及python API来说，state TTL都是通过API逐个配置的，你的需求就可以直接满足。但是对于SQL来说，由于相同的SQL语句，不同优化器其生成的执行plan可能会差异很大，很难对某个operator内的state进行TTL进行配置，可能一种方式是增加一些SQL的优化hint，对于你示例中的join语句和groupBy 的count语句配以不同的TTL，但是目前Flink SQL尚未支持该功能。 祝好 唐云 From: gygz...@163.com Sent: Tuesday, December 7, 2021 18:38 To: user-zh Subject: flink sql支持细粒度的状态配置 Hi all 在我们生产中发现，如果在sql中配置状态的TTL会导致这个 ttl时间全局生效 如果我存在一个如下sql select count(1),region from (select * from A join B on a.uid = b.uid) group by region 如果我配置一个全局的TTL会导致count这个GroupAggFunction的状态被淘汰掉，比如说一天以后累计就被清零 如果不配置，又会导致Regular join的状态增大 这是其中一个场景，这里只是举一个例子 主要是想询问针对 Sql中需要配置局部State的ttl时间，或者同一个任务每个sql配置不同的TTL时间，这种场景应该如何去做 ？ gygz...@163.com
回复: Re: flink sql支持细粒度的状态配置
Hi Yun Tang 感谢你的回复，我们在调研的过程中也发现，正如你所说的生成的plan可能差异很大 但是每个operator的TTL生效时间是在execNode转换成对应的Transformation时，通过传入的StreamPlanner带进去的，TableConfig属性中包含了全局的TTL时间 在每个ExecNode转换的过程translateToPlanInternal((PlannerBase) planner)中使用这个TTL时间生成对应的operator 所以我们在考虑是否可以在，每个Transformation生成阶段，先去修改一下TableConfig中TTL的配置再调用每个execNode转换成operator的方法，来做到Transformation级别的TTL控制，这个配置开放给平台的用户，通过Transformation的id做识别，是否能给一些建议 gygz...@163.com 发件人： Yun Tang 发送时间： 2021-12-09 10:57 收件人： user-zh 主题： Re: flink sql支持细粒度的状态配置 Hi 你好， 我认为这是一个很好的需求，对于data stream以及python API来说，state TTL都是通过API逐个配置的，你的需求就可以直接满足。但是对于SQL来说，由于相同的SQL语句，不同优化器其生成的执行plan可能会差异很大，很难对某个operator内的state进行TTL进行配置，可能一种方式是增加一些SQL的优化hint，对于你示例中的join语句和groupBy 的count语句配以不同的TTL，但是目前Flink SQL尚未支持该功能。 祝好 唐云 From: gygz...@163.com Sent: Tuesday, December 7, 2021 18:38 To: user-zh Subject: flink sql支持细粒度的状态配置 Hi all 在我们生产中发现，如果在sql中配置状态的TTL会导致这个 ttl时间全局生效 如果我存在一个如下sql select count(1),region from (select * from A join B on a.uid = b.uid) group by region 如果我配置一个全局的TTL会导致count这个GroupAggFunction的状态被淘汰掉，比如说一天以后累计就被清零 如果不配置，又会导致Regular join的状态增大 这是其中一个场景，这里只是举一个例子 主要是想询问针对 Sql中需要配置局部State的ttl时间，或者同一个任务每个sql配置不同的TTL时间，这种场景应该如何去做 ？ gygz...@163.com
Re: flink sql支持细粒度的状态配置
Hi 你好， 我认为这是一个很好的需求，对于data stream以及python API来说，state TTL都是通过API逐个配置的，你的需求就可以直接满足。但是对于SQL来说，由于相同的SQL语句，不同优化器其生成的执行plan可能会差异很大，很难对某个operator内的state进行TTL进行配置，可能一种方式是增加一些SQL的优化hint，对于你示例中的join语句和groupBy 的count语句配以不同的TTL，但是目前Flink SQL尚未支持该功能。 祝好 唐云 From: gygz...@163.com Sent: Tuesday, December 7, 2021 18:38 To: user-zh Subject: flink sql支持细粒度的状态配置 Hi all 在我们生产中发现，如果在sql中配置状态的TTL会导致这个 ttl时间全局生效 如果我存在一个如下sql select count(1),region from (select * from A join B on a.uid = b.uid) group by region 如果我配置一个全局的TTL会导致count这个GroupAggFunction的状态被淘汰掉，比如说一天以后累计就被清零 如果不配置，又会导致Regular join的状态增大 这是其中一个场景，这里只是举一个例子 主要是想询问针对 Sql中需要配置局部State的ttl时间，或者同一个任务每个sql配置不同的TTL时间，这种场景应该如何去做 ？ gygz...@163.com
