Flink 中的数据倾斜（Data Skew）通常表现为部分 Subtask 处理的数据量远超其他 Subtask，导致整个作业的进度被这几个“热点”拖慢，出现反压（Backpressure）、Checkpoint 超时甚至 OOM（内存溢出）。 处理数据倾斜通常需要结合业务场景（是聚合还是 Join？）和API 类型（DataStream 还是 SQL/Table）来选择方案。以下是系统性的处理策略： --- 一、 诊断：如何确认发生了数据倾斜？ 在动手解决前，先通过 Flink Web UI 确认： 1. Subtask 层面：查看某个算子（Operator）的各个 Subtask 的 或 。如果有的几千万，有的只有几百，那就是倾斜。 2. 反压情况：查看 Backpressure 面板，倾斜节点的下游通常反压为 High，而其他并行度正常。 3. Checkpoint：Checkpoint 时间变长，且经常因为个别 Subtask 未完成而失败。 --- 二、 核心解决方案 1. 过滤异常数据（最简单的方案） 场景：很多时候倾斜是因为 Key 为 、空字符串或某些无意义的默...
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