¿Es necesario el flujo RETRACT en Flink?
Al utilizar el flujo RETRACT en Flink, el mensaje de actualización se finaliza en dos etapas, mientras que al utilizar el flujo UPSERT, se finaliza en una etapa, lo cual es más eficiente.
Sin embargo, según esta página, no se permite el flujo UPSERT al convertir una tabla dinámica a un DataStream. ¿Por qué existe esta limitación? ¿Qué tipos de problemas se encontrarán si reemplazamos por completo RETRACT con UPSERT en el diseño de Flink?
davy.ai
P: Cuando se utiliza el flujo RETRACT en Flink, el mensaje de “update” se completa en dos etapas, mientras que cuando se utiliza el flujo UPSERT, se completa en una sola etapa, lo que resulta más eficiente. Sin embargo, no se permite el flujo UPSERT al convertir una “tabla dinámica” en un “DataStream”, según esta página, ¿por qué existe dicha limitación? ¿Qué tipos de problemas se encontrarán al reemplazar RETRACT completamente con UPSERT en el diseño de Flink?
R: La limitación de no permitir el flujo UPSERT al convertir una “tabla dinámica” en un “DataStream” se debe a la naturaleza de la “tabla dinámica”. Una “tabla dinámica” es una tabla que contiene un esquema cambiante que evoluciona con el tiempo, y esto hace que sea difícil determinar la semántica de las operaciones de “UPSERT”. El flujo “Retract” es apropiado para las “tablas dinámicas” ya que soporta actualizaciones, eliminaciones e inserciones incrementales. Pero, cuando queremos convertir una “tabla dinámica” en un “DataStream”, el esquema de la tabla está fijo y no puede evolucionar con el tiempo, lo que hace difícil soportar las operaciones de “UPSERT”.
Si reemplazamos completamente el flujo “Retract” por “UPSERT” en el diseño de Flink, podríamos enfrentar problemas relacionados con la tolerancia a fallos y la gestión de estado. Las operaciones “UPSERT” requieren mantener el estado de todos los registros existentes en el flujo y actualizarlo en cada nuevo registro, lo que puede resultar en un alto uso de memoria y disminución del rendimiento. Además, el flujo “Retract” es más adecuado para sistemas que requieren tolerancia a fallos, ya que soporta actualizaciones e eliminaciones incrementales, y se puede optimizar para el procesamiento por lotes de grandes volúmenes de datos. Si reemplazamos completamente el flujo “Retract” por “UPSERT”, podríamos enfrentar desafíos relacionados con el manejo de grandes volúmenes de datos y garantizar la tolerancia a fallos.