先看看瓶颈在哪儿? join的话,理论上你cache全表之后就会快起来。<br/>sink 瓶颈,可以扩大并发数(sink端压力不大的情况)
在 2021-09-16 14:40:17,"邓 雪昭" <[email protected]> 写道:
>各位老师好,
>       
> 我目前使用Flinksql构建了一个应用,数据源是kafka,关联了一张23w数据的维表(存放在Tidb),该维表和流中的数据关联会有一些发散(业务逻辑),使用了lookup.cache.maxprows=250000<tel:250000>,ttl=3600s,目前输出到kafka,延迟很严重,处理时间会领先事件时间几十分钟并且还会持续扩大,请问有什么好的解决办法吗?
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>从 Windows 版邮件<https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=550986>发送
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