关于FlinkSQL写hive，orc格式，性能和稳定性方面有什么建议吗。 比如并行度设置多少合理，目前compact-coordinator并行度定死为1，不可更改应该，compact-operator是60，日常来看compact-operator经常是红色，busy100%。目前问题是偶尔会发现检查点失败，延迟等，导致实际现象是文件没合并，进而inode不足。（我们的inode的quota不足实际是）。
4个task节点，source、compact-coordinator、compact-operator、partition-commiter，分别考虑什么设置并行度呢，仅针对能设置的部分。 比如souce部分我主要考虑数据量，不清楚这个compact-operator的并行主要考虑啥，也是数据量吗？ 此外，也没有可能kafka2hdfs和compact分成2个线做，互不影响。 Caizhi Weng <[email protected]> 于2021年11月5日周五 下午1:35写道： > Hi！ > > 1 换言之，是针对每个检查点，合并了多个并发subtask产生的文件对吧。 > > 正确 > > 2 除此以外，多个检查点之间的文件是没有办法合并的对吧。 > > 正确 > > 实际部分节点做的是后台IO了事情，是不是反映不到busy情况上 > > 是的，busy 的计算方式是通过采样看有多少个线程正在工作。对于 sink 这种线程都在等待后台 io 的节点来说确实 busy 值不会很高。 > > yidan zhao <[email protected]> 于2021年11月4日周四 下午5:57写道： > > > hi,还想继续问下。这个合并机制，根据文档介绍如下。 > > Whether to enable automatic compaction in streaming sink or not. The data > > will be written to temporary files. After the checkpoint is completed, > the > > temporary files generated by a checkpoint will be compacted. The > temporary > > files are invisible before compaction. > > 看文档，是指每次检查点完成后，会将单个检查点产生的文件进行合并。也就是说只有单个检查点产生的文件会被合并。 > > 1 换言之，是针对每个检查点，合并了多个并发subtask产生的文件对吧。 > > > > 2 除此以外，多个检查点之间的文件是没有办法合并的对吧。 > > > > 3 另外一个问题：目前看flinksql写hive，streaming情况。从web > > > > > ui上看不开启compact情况下，几乎每个节点都是蓝色，而且数据量不大。开启compact情况，几乎也都是蓝色，数据量也不大，但只有compact节点是持续红色。 > > > > > 按照我的理解写hive这种情况下，实际部分节点做的是后台IO了事情，是不是反映不到busy情况上，busy比如只考虑对接受元素的处理，至于这个元素导致这个算子有多少background的工作并反映不出来。对吗。 > > 所以即使看起来都是蓝色的，也不能降低并行度，而是自行根据数据量采用一个差不多的并行度。 > > >
