实时计算 Flink版产品使用合集之可以支持批量写入HBase吗

问题一：Flink有自定义sink saphana的样例吗？批次写入的样例

Flink有自定义sink saphana的样例吗？批次写入的样例

参考回答：

为了实现 Flink 自定义 Sink 接入 SAP HANA，您可以参考以下步骤：

• 创建 JAR 包，编写相应的逻辑；
• 编写 Sink 接口类，并实现 SinkFunction 接口；
• 注册并初始化 SinkOperator；
• 将 SinkOperator 添加到执行环境，并指定输出类型。

这里有一个基于 JDBC 连接的简单例子供您参考：

public class CustomSink implements SinkFunction<String> {
  private static final String DB_URL = "jdbc:sap://myserver:port/service"; // SAP HANA server and port
  private static final String USER_NAME = "username";
  private static final String PASSWORD = "password";
  private final int batchCount = 100;
  private PreparedStatement stmt;
  @Override
  public void open(Configuration parameters) throws Exception {
    Class.forName("com.sap.db.jdbc.Driver");
    Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER_NAME, PASSWORD);
    String sql = "INSERT INTO table_name VALUES (?, ?, ?)";
    stmt = conn.prepareStatement(sql);
  }
  @Override
  public void invoke(String record, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    try {
      stmt.setString(1, record);
      stmt.addBatch();
      if ((context.elementIndex() % batchCount) == 0) {
        stmt.executeBatch();
      }
    } catch (SQLException e) {
      throw new RuntimeException(e);
    }
  }
  @Override
  public void close() throws Exception {}
}

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问题二：请问Flink SQL写Hbase，可以多条写一次吗，提升性能，有参数可以设置吗？

请问Flink SQL写Hbase，可以多条写一次吗，提升性能，有参数可以设置吗？

参考回答：

Flink SQL可以支持批量写入HBase，以提高性能。在Flink SQL中，可以使用INSERT INTO语句将数据批量写入HBase表中。

例如，以下是一个示例：

INSERT INTO hbase_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2'), ('value3', 'value4'), ('value5', 'value6');

这将把三行数据批量写入HBase表中的hbase_table表。

此外，还可以使用UPSERT语句来更新已存在的记录。例如：

UPSERT INTO hbase_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2') ON DUPLICATE KEY UPDATE column1 = VALUES(column1), column2 = VALUES(column2);

这将尝试插入一行新记录，如果该记录已存在，则更新该记录的值。

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问题三：本地运行flink，然后debug的时候，可以正常处理数据，但是这里一直处于转圈，怎么处理？

本地运行flink，然后debug的时候，可以正常处理数据，但是这里一直处于转圈，怎么处理？

参考回答：

如果你的Flink应用程序在本地运行时能够正常处理数据，但调试时出现卡顿或转圈的问题，可能有几个原因导致这种情况。以下是一些建议和解决方案：

1. 增加JVM堆内存：在Flink的配置文件（例如flink-conf.yaml）中增加JVM堆内存大小，可以提高应用程序的响应性能。可以尝试增加堆内存大小，例如将taskmanager.memory.jvm-overhead.max参数设置为更大的值。
2. 优化代码：检查你的代码是否存在性能瓶颈或过度耗时的操作。特别是注意并行度设置、数据转换和外部连接等方面。优化代码可以减少处理时间和内存占用，提高应用程序的性能。
3. 检查集群配置：如果你在集群环境下运行Flink应用程序，确保集群的配置合理且适合你的工作负载。检查集群的节点数量、资源分配和网络带宽等方面，确保它们能够满足你的需求。
4. 更新Flink版本：如果你使用的是较旧的Flink版本，尝试升级到最新稳定版。新版本可能会修复一些性能问题和bug，提高应用程序的性能和稳定性。
5. 检查网络连接：如果集群中的节点之间存在网络延迟或不稳定的情况，可能会影响Flink应用程序的性能。确保网络连接正常，并尝试增加网络带宽或减少网络延迟。
6. 调试日志：查看Flink应用程序的调试日志，了解是否有任何异常或错误消息。这些日志可以帮助你定位问题并采取相应的措施。
7. 使用性能分析工具：使用性能分析工具（如VisualVM、JProfiler等）来监控和分析Flink应用程序的性能。这些工具可以帮助你了解应用程序在运行时的资源占用和瓶颈所在。

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问题四：flink1.13默认的跑批shuffle模式是什么啊？

flink1.13默认的跑批shuffle模式是什么啊？

参考回答：

目前Flink支持3中shuffle mode，分别是Block Shuffle Mode，Pipeline Shuffle Mode，Hybrid Shuffle Mode。

默认Block Shuffle Mode的实现是hash shuffle mode。hash shuffle模式是每个上游的任务会针对对应的每个下游任务持久化数据到单独的文件。当下游任务运行时，他们会从上游任务对应的分区中获取数据，下游任务通过网络读取文件并传输数据。

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问题五：Flink这个问题有人遇到过吗？

Flink on yarn，任务代码里想通过jobListener监听任务状态，onJobSubmitted 和onJobExecuted同时触发，回调没生效，Flink这个问题有人遇到过吗？

参考回答：

这个东西的客户端不会退出，会占用客户端的内存。

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