【深度剖析】流处理系统性能优化：解决维表JOIN、数据倾斜与数据膨胀问题
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前言：为什么你的流处理作业总是慢？
一、维表JOIN优化：从普通连接到高性能查询
1.1 时态表的双面性
1.2 Lookup Join 优化
1.3 多表JOIN优化策略
二、数据倾斜：单分区也会遇到的隐形杀手
2.1 单分区数据倾斜
2.2 热点键打散技术
2.3 时间窗口预聚合
三、数据膨胀：流处理中的持续挑战
3.1 LEFT JOIN引发的数据膨胀
3.2 状态后端无限增长
四、总结与实践建议
4.1 维表JOIN优化
4.2 数据倾斜处理
4.3 数据膨胀控制
前言：为什么你的流处理作业总是慢？
在大数据实时分析领域，性能瓶颈主要来自三大问题：维表JOIN效率低下、数据倾斜导致处理不均衡、以及数据膨胀占用过多资源。无论是电商平台的实时大屏还是金融风控的实时决策，这些问题都直接影响业务体验和运营效率。
基于近百个实时数仓项目的调优经验，本文将深入剖析这三大问题的解决策略，帮助你实现流处理性能的数量级提升。