Hybrid Shuffle 测试分析和使用建议
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原文中文，约5500字，阅读约需13分钟。
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内容提要
本文介绍了 Apache Flink 1.16 版本的 Hybrid Shuffle Mode，它结合了 Batch Shuffle 和 Pipelined Shuffle，具备更强大的能力。文章通过测试分析了两种 Shuffle 模式在动态并行度和非动态并行度下的表现，并给出了使用建议。
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关键要点
- Apache Flink 1.16 版本引入了 Hybrid Shuffle Mode，结合了 Batch Shuffle 和 Pipelined Shuffle。
- Hybrid Shuffle 允许根据可用资源动态调度任务，支持全内存数据传输，提升性能。
- Hybrid Shuffle 打破了传统批处理的调度约束，允许上下游任务同时运行。
- Hybrid Shuffle 减少了磁盘 IO 开销，支持选择性落盘策略，优化了磁盘读写性能。
- 资源空隙问题在 Blocking Shuffle 中显著，Hybrid Shuffle 能有效利用资源。
- 实验表明，Hybrid Shuffle 在数据倾斜场景下执行时间减少了 18.74%。
- 建议适当减少算子的并行度，以提高性能，尤其是在 Hybrid Shuffle 模式下。
- 网络层内存的大小对 Hybrid Shuffle 性能影响显著，需适当增加以避免反压。
- 避免同时使用 Hybrid Shuffle 和动态并行度，以发挥其调度优势。
- 总结了 Hybrid Shuffle 的使用建议，帮助用户选择合适的场景和调优策略。
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