Hi zhisheng, 我之前也遇到类似的问题，Flink 状态默认永久保留，针对这种 SQL 任务，我想到的就是设置状态空闲保留时间。 比如按照天来聚合的，空闲状态的最小保留时间26小时，最大空闲撞他为48小时(具体时间根据业务来设置)， 总之肯定要设置一个最小和最大的空闲状态保留时间，不可能让状态永久保留。
对于 Flink 1.10 Blink planner 来说，TTL 时间就是设置的最小空闲状态保留时间，最大的空闲状态保留时间貌似没有用到。 Flink 1.10 默认状态清理机制是 in background 了，对于 RocksDBStateBackend 来说，使用 Compaction Filter 算法来清理。 第二个就是使用增量 Checkpoint 方式吧。 Best wishes, LakeShen lucas.wu <lucas...@xiaoying.com> 于2020年3月20日周五 上午11:50写道： > 可以考虑自己实现一个udf ，使用bitmap或者hyperloglog去实现。 > > > 原始邮件 > 发件人:zhishengzhisheng2...@gmail.com > 收件人:user-zhuser...@flink.apache.org > 发送时间:2020年3月20日(周五) 11:44 > 主题:Re: flink sql 去重算法 > > > hi， 我发现我们生产有些使用 SQL 的 count distinct 去做去重，当作业跑了很久，作业的 Checkpoint state > 很大（我这周就遇到过一个差不多 400G 的，导致 Checkpoint 很容易超时，并且可能会对 HDFS > 集群的网卡也有一定的压力），我看官网文档有介绍说使用 query_configuration "> > https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/streaming/query_configuration.html > ，除此之外不清楚大家是否还有什么其他好的解决方法？ Benchao Li libenc...@gmail.com 于2020年3月20日周五 > 上午9:50写道： Hi hiliuxg， count distinct 用的MapVIew来做的去重： > 在batch场景下，MapView的底层实现就是HashMap； > 在streaming场景下，MapView的底层实现是MapState，因为必须要用到state+cp，才能保证任务重启后状态不会丢失。 > hiliuxg 736742...@qq.com 于2020年3月19日周四 下午11:31写道： hi all： 请问flink > sqlnbsp; count(disitinct)nbsp; 底层的算法是怎样的？ 是bitmap ? > 还是简单通过java的set容器去重的呢？ -- Benchao Li School of Electronics > Engineering and Computer Science, Peking University Tel:+86-15650713730 > Email: libenc...@gmail.com; libenc...@pku.edu.cn
