Amazon Managed Service for Apache Flink 之前称为 Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink。
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对于有状态的运算符，即为其业务逻辑（例如窗口）保持状态的运算符，数据倾斜总是会导致状态偏差。由于数据偏差，某些子任务比其他子任务接收更多的事件，因此还会将更多的数据保留在状态中。但是，即使对于具有均衡分区的应用程序，在状态下保留的数据量也可能存在偏差。例如，对于会话窗口，某些用户和会话分别可能比其他用户和会话长得多。如果较长的会话恰好属于同一个分区，则可能导致同一操作员的不同子任务所保持的状态大小不平衡。
状态偏差不仅会增加单个子任务所需的更多内存和磁盘资源，还会降低应用程序的整体性能。当应用程序使用检查点或保存点时，操作员状态会保留到 Amazon S3 中，以保护该状态免受节点或集群故障的影响。在此过程中（尤其是在 Apache Flink 托管服务上默认启用一次语义的情况下），从外部角度来看，处理会停止，直到由于单个子任务无法保持状态而失败。checkpoint/savepoint has completed. If there is data skew, the time to complete the operation can be bound by a single subtask that has accumulated a particularly high amount of state. In extreme cases, taking checkpoints/savepoints
与数据倾斜类似，状态偏差会大大降低应用程序的速度。
要识别状态偏差，您可以利用 Flink 控制面板。查找最近的检查点或保存点，并在详细信息中比较为各个子任务存储的数据量。
