大家有没有遇到过flink cdc读取数据，经过处理以后，写到doris出现丢数的问题？在本地测几条

在 Flink CDC 中读取数据，经过处理后写入到 Doris 中出现丢数的问题，可能是由于以下原因导致的：
数据丢失：在数据从 Flink CDC 到 Doris 的传输过程中，可能发生了网络抖动、连接中断等问题，导致部分数据丢失。
数据重复：在数据从 Flink CDC 到 Doris 的传输过程中，可能出现重复数据，例如由于多次重试、数据重放等原因导致。
Doris 配置问题：Doris 集群的配置可能存在问题，例如配置不正确、性能不足等，导致无法处理高并发的数据写入请求，从而导致数据丢失或重复。
针对这些问题，可以考虑以下优化措施：
修改 Flink CDC 和 Doris 的配置，例如调整并发度、网络缓冲区、批量大小等参数，可以根据实际情况来确定。
使用 Canal 方式连接 MySQL 和 Doris，这是一种更高效的数据同步方式，可以显著提高数据同步的速度和稳定性。
增加数据校验机制，例如计算数据的 checksum 或者使用唯一标识符来判断数据是否重复或者丢失。
增加数据重试机制，例如

是的，有时候在使用 Flink CDC 读取数据并将其写入到 Doris（或其他目标系统）时可能会遇到丢失数据的问题。这种情况通常在生产环境中，当数据量大且处理复杂时更容易发生。

以下是一些可能导致数据丢失的常见原因：

1. 并行度设置不正确：Flink 的任务并行度设置过低可能导致数据处理能力不足，从而引起数据丢失。请检查你的任务的并行度设置，并根据数据量和计算复杂度进行调整。

2. Checkpoint 配置不合理：如果 Flink 的 Checkpoint 配置不合理，例如设置的时间间隔太大或状态后端不稳定，可能会导致数据丢失。请确保 Checkpoint 的配置充分考虑了数据一致性和恢复能力。

3. 异常处理不完善：在 Flink 任务中，如果没有适当地处理异常情况，例如网络故障或写入目标系统失败，可能导致部分数据丢失。建议在代码中添加适当的错误处理机制，例如重试策略、错误日志记录等。

4. 数据延迟：由于网络延迟或处理逻辑的复杂性，数据可能会出现延迟。这可能导致在一段时间内观察到数据的丢失，不过通常情况下，数据会在稍后的时间内到达目标系统。

为了解决这些问题，你可以尝试以下步骤：

- 检查 Flink 任务的配置，包括并行度、Checkpoint 配置和异常处理机制，并根据需要进行调整。 - 确保目标系统（如 Doris）的稳定性和可靠性，包括网络连接、写入速度等方面。 - 对于任务中的关键数据，可以考虑添加更严格的数据一致性和错误处理机制，例如使用幂等操作和事务处理。

另外，与社区和其他用户交流和分享经验也是寻找解决方案的好方法。他们可能遇到类似的问题，并能提供有用的建议和解决方案。