问题一：在数据读取时，如何过滤冗余数据以减少计算量？
在数据读取时，如何过滤冗余数据以减少计算量？
参考回答：
在读取上游数据时，可以通过过滤条件来排除冗余数据，从而减少后续算子的计算量。例如，在本案例中，通过限制客户端日志时间在当天内且小于等于当前最新时间，可以过滤掉不需要的数据。
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问题二：如何通过Blink参数优化来限制读取日志流的TPS？
如何通过Blink参数优化来限制读取日志流的TPS？
参考回答：
通过Blink参数优化限制读取日志流的TPS，可以适当调整batchGetSize参数。这个参数可以控制批量获取数据的大小，适当调小这个值可以在TPS高峰出现时，减轻source节点的输入压力，从而稳定快速地处理并输出数据。
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问题三：如何在Blink执行计划中减少source节点的并发以减少下游算子的压力？
如何在Blink执行计划中减少source节点的并发以减少下游算子的压力？
参考回答：
在Blink执行计划中，可以通过减少source节点的并发来降低下游算子的压力。这通常可以通过调整上游分片的数量来实现，因为source节点的并发通常与上游分片数保持一致。适当减少并发数可以减少下游写入压力。
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问题四：在调整Blink写入Explorer的参数时，有哪些关键参数可以影响写入效率和频率？
在调整Blink写入Explorer的参数时，有哪些关键参数可以影响写入效率和频率？
参考回答：
在调整Blink写入Explorer的参数时，关键参数包括batchInsertSize、workQueueSize和flushIntervalMs。batchInsertSize控制一次写入的条数，workQueueSize控制executor的工作队列大小，与缓存大小成正比，而flushIntervalMs则控制刷新数据的周期，即写入数据的频率。这些参数可以根据实际情况进行调整，以提高写入效率和稳定性。
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问题五：在创建Explorer结果表时，如何配置参数以优化写入性能？
在创建Explorer结果表时，如何配置参数以优化写入性能？
参考回答：
在创建Explorer结果表时，可以通过配置一系列参数来优化写入性能。例如，可以设置batchInsertSize来控制一次写入的条数，workQueueSize来调整executor的工作队列大小，以及flushIntervalMs来设定数据刷新的周期。这些参数的合理配置能够提升数据写入的效率和稳定性。
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