实时计算 Flink版产品使用问题之如何提高Flink从MySQL读取数据的速度并减少延迟

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink读取mysql比较慢,导致延迟比较大 有啥提速方式呀?

Flink读取mysql比较慢,导致延迟比较大 有啥提速方式呀?



参考答案:

Flink读取MySQL数据速度慢,可以通过以下几种方式来尝试提速:

  1. 优化作业配置:
  • 增加JobManager和TaskManager的资源分配。例如,提高CPU和内存的大小,以适应并发大或拓扑复杂的作业需求。
  • 根据作业的特点调整并行度,合理分配资源以提高数据处理效率。
  1. 使用Flink CDC:
  • Flink CDC(Change Data Capture)是一种高效的数据同步工具,可以实现MySQL的整表和增量读取。相比于传统的JDBC方式,CDC通常能提供更低的延迟和更高的吞吐量。
  • 通过Flink CDC抓取MySQL中的数据,并将其汇入到目标存储系统中,这种方式可以大幅提高数据读取的效率。
  1. JDBC优化:
  • 确保使用的JDBC驱动是最新版本,且与MySQL数据库版本兼容。
  • 调整JDBC连接参数,如增加连接池大小、调整批量获取数据的阈值等,以减少网络往返次数和提高数据传输效率。
  1. SQL语句优化:
  • 对SQL查询进行优化,避免复杂的联接和子查询,减少数据扫描的范围。
  • 使用分区表和索引来加速查询过程。
  1. 网络优化:
  • 确保Flink集群与MySQL数据库之间的网络连接稳定且带宽充足。
  • 如果可能,将Flink集群部署在与MySQL数据库同一局域网内,以减少网络延迟。
  1. 硬件优化:
  • 升级MySQL服务器的硬件,如使用更快的磁盘(SSD)、更多的内存和更强大的CPU。

综上所述,提升Flink读取MySQL的速度需要从多个方面进行考虑和调整,包括作业配置、数据同步工具的选择、JDBC连接的优化、SQL查询的优化以及硬件资源的升级等。通过综合这些方法,您可以有效提高Flink读取MySQL的性能,减少延迟。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/601779



问题二:Flink的cdas后续会支持自动加表吗?例如,.* 或者正则

Flink的cdas后续会支持自动加表吗?例如,.* 或者正则



参考答案:

这个正在看怎么不中断作业,现在的情况是需要重启一下作业,停下来打一个cp,然后再启动。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/601778



问题三:Flink的这个假如用时间函数过滤 , 是会一直动态生效的吧?

Flink的这个假如用时间函数过滤 , 是会一直动态生效的吧?



参考答案:

在Flink中,使用时间函数进行过滤时,是会一直动态生效的。

Flink的时间处理机制是基于事件时间(EventTime)或处理时间(ProcessingTime)的概念来实现的。这意味着,一旦定义了时间特性和时间戳,Flink会根据这些信息来处理数据流,并在指定的时间窗口内进行计算。例如,如果您定义了一个基于时间的窗口,如滑动窗口或滚动窗口,Flink会自动根据数据的时间和窗口的定义来分配数据到相应的窗口,并在窗口关闭时触发计算。

具体来说,Flink中的窗口算子(如window)会根据时间戳和水位线(Watermarks)来动态地将数据分配到不同的窗口中。当窗口根据定义的时间长度达到时,Flink会触发窗口的计算逻辑,例如求和、计数或其他用户自定义的操作。这种机制确保了数据处理的连续性和动态性,使得时间函数能够在数据流不断流入的情况下持续生效。

此外,Flink还支持动态更新规则,例如在Flink CEP(Complex Event Processing)作业中,可以动态加载最新的规则来处理上游Kafka数据。这使得Flink能够适应变化的业务需求,实时地对数据流进行处理和分析。

综上所述,Flink的时间函数确实能够动态生效,并且可以根据业务需求进行灵活配置和更新。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/601777



问题四:删除流没有被识别到, 后面加了一个参数 暂时解决。这个是Flink的bug吗?

删除流没有被识别到, 后面加了一个参数 暂时解决。这个是Flink的bug吗?



参考答案:

不是产品 bug,和您的代码相关【sink 有非确定性函数字段now(),影响了 upsert materialize 节点,后续会增加相应文档说明】。Flink 引擎侧VVR 6.0.7 和 8.x 版本在上线前都会给用户提示的~



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/601776



问题五:如果用Flink cdc 直接接业务数据,我们应该怎么去避免我们下游的计算任务和接入不出问题?

如果用Flink cdc 直接接业务数据,如果突然业务这边要回刷一整年的订单某个一段。这种我们应该怎么去避免我们下游的计算任务和接入不出问题,这个数据量和资源有比例吗?



参考答案:

在回刷之前用动态参数调整把并发度调整上去,具体的得看你们的数据量和计算量了。 https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/dynamically-update-deployment-parameters?spm=a2c4g.11174283.0.i2 



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/601775

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
6天前
|
消息中间件 Java 关系型数据库
实时计算 Flink版操作报错合集之从 PostgreSQL 读取数据并写入 Kafka 时,遇到 "initial slot snapshot too large" 的错误,该怎么办
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
560 0
|
6天前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之同步MySQL数据并EP(复杂事件处理)时,编译报错,如何解决
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
6天前
|
数据采集 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之源表的数据已经被手动删除,时间窗口内的数据仍存在,该怎么解决
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
6天前
|
Java 关系型数据库 流计算
实时计算 Flink版操作报错合集之配置cats进行从MySQL到StarRocks的数据同步任务时遇到报错,该怎么办
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
290 0
|
6天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
实时计算 Flink版操作报错合集之下载了mysql的cdc的demo,在本地调试时,报错:找不到这个包,该怎么办
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
SQL 存储 运维
如何降低 Flink 开发和运维成本?阿里云实时计算平台建设实践
本次分享主要介绍阿里云实时计算平台从 2.0 基于 Yarn 的架构到 3.0 云原生时代的演进,以及在 3.0 平台上一些核心功能的建设实践,如健康分,智能诊断,细粒度资源,作业探查以及企业级安全的建设等。
如何降低 Flink 开发和运维成本?阿里云实时计算平台建设实践
|
存储 SQL 分布式计算
《Apache Flink 案例集(2022版)》——2.数据分析——汽车之家-Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践
《Apache Flink 案例集(2022版)》——2.数据分析——汽车之家-Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践
225 0
|
存储 数据挖掘 Apache
《Apache Flink 案例集(2022版)》——2.数据分析——汽车之家-Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践(2)
《Apache Flink 案例集(2022版)》——2.数据分析——汽车之家-Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践(2)
239 0
|
SQL 存储 人工智能
《Apache Flink 案例集(2022版)》——2.数据分析——汽车之家-Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践(3)
《Apache Flink 案例集(2022版)》——2.数据分析——汽车之家-Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践(3)
229 0
|
消息中间件 存储 SQL
《Apache Flink 案例集(2022版)》——5.数字化转型——联通-联通实时计算平台演进与实践
《Apache Flink 案例集(2022版)》——5.数字化转型——联通-联通实时计算平台演进与实践
146 0

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版