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2023年04月

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  • 回答了问题 2023-04-24

    ，jdbc sink支持回撤流吗？似乎flink sql中-D的数据并不能执行删除的mysql的对应

    Flink JDBC Sink 支持回撤流 JDBC Sink 只支持 INSERT 和 UPSERT 操作，不支持 DELETE 操作。因此，在使用 Flink SQL 时，如果你想执行 DELETE 操作，需要将其转换为对应的 UPSERT 操作。

    在 Flink SQL 中，回撤流需要使用特定的语法进行定义。例如，下面是一个使用回撤流的 Flink SQL 查询：

    SELECT * FROM my_table WHERE id > 100 WITH (update-mode = 'append-only')

    在这个查询中，update-mode = 'append-only' 表示使用回撤流。

    如果你在 Flink SQL 中使用了回撤流，并且使用 JDBC Sink 将数据写入 MySQL 中，需要确保 MySQL 表定义中包含一个用于唯一标识每个记录的主键。这是因为 Flink JDBC Sink 使用主键来确定要更新的记录。如果表定义中没有主键，则 Flink JDBC Sink 将无法正确执行 UPSERT 操作。
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  • 回答了问题 2023-04-24

    有实时计算flink的群么？我想创建个实例测试下，结果卡在一个虚拟交换机半天了

    有什么疑问可以直接在这里问啊

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  • 回答了问题 2023-04-24

    大佬 实时数据Flink SQL无法使用纯SQL解决（不采用jar的方式下） 有没有比较好的方式

    如果你想在 Flink SQL 中处理实时数据，但是纯 SQL 的方式无法满足你的需求，可以考虑使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 来编写自定义的函数，以实现更复杂的数据处理逻辑。这里提供两种方式：

    使用 Flink Table API：Flink Table API 是 Flink 提供的一种基于表的 API，它允许你在 Java 或 Scala 中以面向对象的方式编写表达式和查询，并且可以使用 SQL 语言进行查询。在 Table API 中，你可以使用内置的函数，也可以编写自定义的函数来处理数据。例如，你可以编写一个自定义的函数来实现自己的聚合逻辑，然后在 SQL 语句中使用这个函数。

    使用 Flink DataStream API：Flink DataStream API 是 Flink 提供的一种基于流的 API，它允许你以编程方式构建数据流处理程序。在 DataStream API 中，你可以使用 Flink 提供的各种算子来处理数据，也可以编写自定义的函数来实现自己的处理逻辑。例如，你可以编写一个自定义的函数来解析 JSON 格式的数据，然后在 DataStream API 中使用这个函数。

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  • 回答了问题 2023-04-24

    flink 是13.6版本照着cdc connector的例子写的直接报错了能帮忙解决一下么？

    根据提供的代码，可能有以下几个问题：

    StringDebeziumDeserializationSchema 类未定义。你可以检查一下是否正确导入了 org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.source.utils.StringDeserializer。

    MySqlSource 类未定义：同样地，在 Flink 中也没有名为 MySqlSource 的类。如果你想使用 CDC Connector，可以使用 FlinkCDCSource 类。你可以检查一下是否正确导入了相关的类。

    缺少必要的依赖包：如果你使用 Maven 管理项目依赖，可以检查一下是否在 pom.xml 文件中添加了必要的依赖包。CDC Connector 的依赖包包括 flink-connector-jdbc-cdc 和 debezium-connector-mysql。你可以检查一下是否将这些依赖包添加到了 pom.xml 文件中。

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  • 回答了问题 2023-04-24

    Fink汇聚后打印的时候发现没数据，请问是什么原因了？在汇聚之前上一步是有数据的

    在 Flink 中，如果在某个操作之后没有数据输出，可能有以下几个原因：

    操作链被优化掉了：Flink 会对相邻的操作进行链式优化，将它们合并为一个任务执行。如果某个操作后面没有被使用的数据流，那么这个操作及其之前的所有操作都可能被优化掉了。可以通过在代码中添加 .disableChaining() 来禁止操作链优化，从而保留每个操作的边界。

    未正确设置并行度：如果某个操作的并行度设置过高，而下游操作的并行度比它低，那么就会导致某些分区在后续的操作中没有被使用，从而导致没有数据输出。在设置并行度时，应该考虑到数据的分布情况和下游操作的并行度，尽量保证每个分区都能得到处理。

    操作有异常：如果某个操作出现了异常，可能会导致整个任务失败，从而没有数据输出。可以查看 Flink 的日志文件，查找异常信息并进行排查。

    数据被过滤掉了：在某些操作中，可能会使用到过滤器等操作，将一些数据过滤掉。如果没有数据输出，可以检查一下是否有数据被过滤掉了。可以通过在代码中添加 .filter() 来查看被过滤掉的数据。

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