hive streming sink 投入生產，發現寫入效能底下，排查過後，發現是hive在每寫入一條資料，都會判斷檔案大小來決定檔案是否需要滾動，判斷檔案大小使用的hdfs的api，需要訪問namenode，這就是寫入效能底下的根源。截止到flink 1.11.2這個問題任然沒有解決。
這個問題解決，需要自己實現hivebulkwrite***ctory，**如下：
public class hivebulkwrite***ctory implements hadooppathbasedbulkwriter.factory
@override
public hadooppathbasedbulkwritercreate(path targetpath, path inprogresspath) throws ioexception
@override
public void dispose() catch (ioexception ignored)
}@override
public void addelement(rowdata element) throws ioexception
@override
public void flush()
@override
public void finish() throws ioexception
};}}
hivebulkwrite***ctory hadoopbulkfactory = new hivebulkwrite***ctory(recordwrite***ctory);Flink1 11記憶體模型與引數調整
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