于2023年1月31日周二 17:22写道：
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> >> 你可以测试不写入clickhouse是否还存在反压，如果不是因为写入瓶颈的话就从你的处理逻辑优化了
> >>
> >>
> >> 发件人: lxk
> >> 发送时间: 2023年1月31日 15:16
> >> 收件人: user-zh@flink.apache.org
> >> 主题: Flink SQL 如何优化以及处理反压
> >>
> >> Flink
qq.com.invalid> 于2023年1月31日周二 17:22写道：
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>> 你可以测试不写入clickhouse是否还存在反压，如果不是因为写入瓶颈的话就从你的处理逻辑优化了
>>
>>
>> 发件人: lxk
>> 发送时间: 2023年1月31日 15:16
>> 收件人: user-zh@flink.apache.org
>> 主题: Flink SQL 如何优化以及处理反压
>>
>> Flink版本：1.16.0
>> 目前在使用Flink
最好先找到导致下游处理过慢的瓶颈算子，适当扩大一下并发。如果还不行，看下jstack的情况，可能需要调整逻辑。
Best regards,
Weijie
ssmq <374060...@qq.com.invalid> 于2023年1月31日周二 17:22写道：
> 你可以测试不写入clickhouse是否还存在反压，如果不是因为写入瓶颈的话就从你的处理逻辑优化了
>
>
> 发件人: lxk
> 发送时间: 2023年1月31日 15:16
> 收件人: user-zh@flink.apache.org
> 主题: Flin
你可以测试不写入clickhouse是否还存在反压，如果不是因为写入瓶颈的话就从你的处理逻辑优化了
发件人: lxk
发送时间: 2023年1月31日 15:16
收件人: user-zh@flink.apache.org
主题: Flink SQL 如何优化以及处理反压
Flink版本：1.16.0
目前在使用Flink SQL进行多流关联，并写入Clickhouse中
具体代码如下：
select \
header.id as id, \
LAST_VALUE(header.order_status), \
LAST_VALUE(header.customer_id
Flink版本：1.16.0
目前在使用Flink SQL进行多流关联，并写入Clickhouse中
具体代码如下：
select \
header.id as id, \
LAST_VALUE(header.order_status), \
LAST_VALUE(header.customer_id), \
LAST_VALUE(header.shop_id), \
LAST_VALUE(header.parent_order_id), \
LAST_VALUE(header.order_at), \
LAST_VALUE(header.pay_at), \
