Flink数据源问题之同步数据如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: Flink数据源是指Apache Flink用于读取外部系统数据的接口或组件;本合集将探讨Flink数据源的类型、配置方法和最佳实践,以及在使用数据源时可能遇到的错误和解决方案。

问题一:flink有大佬遇到过同步之后源和目标的数据记录对不上的情况,但是又没有报错的日志吗?


flink有大佬遇到过同步之后源和目标的数据记录对不上的情况,但是又没有报错的日志吗?


参考回答:

这种情况可能是因为flink的checkpoint机制导致的,在flink进行checkpoint时会暂停流程,如果在checkpoint过程中有数据进入,可能会在checkpoint之后才进行处理,导致数据不匹配。可以尝试调整checkpoint的时间间隔和触发时间,或者使用exactly-once语义来保证数据的一致性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/476280?spm=a2c6h.14164896.0.0.1bf2d9dfeERj61


问题二:使用flink standalone模式同步数据的时候,源端数据量有300多w,sql脚本里面的select语句查不到数据,但是如果把select语句后加上limit 100w的话,就可读到了,这个原因是啥? 在读不到数据的时候,taskmanager的内存会慢慢的涨,一直到oom


使用flink standalone模式同步数据的时候,源端数据量有300多w,sql脚本里面的select语句查不到数据,但是如果把select语句后加上limit 100w的话,就可读到了,这个原因是啥? 在读不到数据的时候,taskmanager的内存会慢慢的涨,一直到oom


参考回答:

GitHub https://github.com/co63oc/cloud

不加limit查所有数据内存不足


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/481216?spm=a2c6h.14164896.0.0.7cfbd9dfmRc7WX


问题三:同一个oracle cdc表,如果flink job重新提交,是会全量读取一遍源数据还是增量呢?


请问同一个oracle cdc表,如果flink job重新提交,是会全量读取一遍源数据还是增量呢?我现在发现个现象,执行count语句时,重新开一个job,这个计数是慢慢从0往上加的


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/444565?spm=a2c6h.14164896.0.0.5c71d9dfBYG7Od


问题四:利用flink做定时调度(窗口在flinkSQL里,不能对kafka这种数据源进行聚合),这种做法合规嘛


在udf封装sink操作的这种做法,合规嘛

相当于流来驱动计算,但计算的内容可能已经不是流本身了 另外,可以在udf的open函数里,注册定时器嘛,利用flink做定时调度(窗口在flinkSQL里,不能对kafka这种数据源进行聚合),这种做法合规嘛


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/461105?spm=a2c6h.14164896.0.0.5c71d9dfBYG7Od


问题五:flink table使用cdc读取mysql数据源报错 unknown error 1227. mysql用户也有replicarion slave 还有replication client权限,请问下这个问题还有可能是什么原因引起的呢?


flink table使用cdc读取mysql数据源报错 unknown error 1227. mysql用户也有replicarion slave 还有replication client权限,请问下这个问题还有可能是什么原因引起的呢?


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/460625?spm=a2c6h.14164896.0.0.5c71d9dfBYG7Od

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
1月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
460 43
|
1月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
153 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
5月前
|
存储 消息中间件 Kafka
基于 Flink 的中国电信星海时空数据多引擎实时改造
本文整理自中国电信集团大数据架构师李新虎老师在Flink Forward Asia 2024的分享,围绕星海时空智能系统展开,涵盖四个核心部分:时空数据现状、实时场景多引擎化、典型应用及未来展望。系统日处理8000亿条数据,具备亚米级定位能力,通过Flink多引擎架构解决数据膨胀与响应时效等问题,优化资源利用并提升计算效率。应用场景包括运动状态识别、个体行为分析和群智感知,未来将推进湖仓一体改造与三维时空服务体系建设,助力数字化转型与智慧城市建设。
611 3
基于 Flink 的中国电信星海时空数据多引擎实时改造
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 Apache
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
本文将深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型场景中的设计与实现,并结合 Flink CDC 详细介绍了整库同步的解决方案,助力构建更加高效、稳定的实时数据处理体系。
902 0
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
|
2月前
|
存储 消息中间件 搜索推荐
京东零售基于Flink的推荐系统智能数据体系
摘要:本文整理自京东零售技术专家张颖老师,在 Flink Forward Asia 2024 生产实践(二)专场中的分享,介绍了基于Flink构建的推荐系统数据,以及Flink智能体系带来的智能服务功能。内容分为以下六个部分: 推荐系统架构 索引 样本 特征 可解释 指标 Tips:关注「公众号」回复 FFA 2024 查看会后资料~
199 1
京东零售基于Flink的推荐系统智能数据体系
|
5月前
|
SQL API Apache
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进,从传统数据集成方案的痛点出发,探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分:起源、探索、未来。在起源部分,分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题,引出 Flink CDC 的优势;探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力,深入讲解了 YAML 作业的细节,如模式演变、数据转换等;未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向,包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。
679 12
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
|
6月前
|
Oracle 关系型数据库 Java
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
本文介绍通过Flink CDC实现Oracle数据实时同步至崖山数据库(YashanDB)的方法,支持全量与增量同步,并涵盖新增、修改和删除的DML操作。内容包括环境准备(如JDK、Flink版本等)、Oracle日志归档启用、用户权限配置、增量日志记录设置、元数据迁移、Flink安装与配置、生成Flink SQL文件、Streampark部署,以及创建和启动实时同步任务的具体步骤。适合需要跨数据库实时同步方案的技术人员参考。
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
|
28天前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
361 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
12月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。

相关产品

  • 实时计算 Flink版