实时计算 Flink版产品使用合集之读取kafka数据然后入库到starrocks,出现未知问题如何解决

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:我刚刚看了一下Flink文档,好像没有哪里说支持动态topic,所以是不支持?


我刚刚看了一下Flink文档,好像没有哪里说支持动态topic,所以是不支持?


参考回答:

支持的,根据正则来匹配的,new FlinkKafkaConsume时,参数可以是正则匹配


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问题二:Flink CDC 我flink 读取kafka数据然后入库到starrocks不知道问题出在哪了?


Flink CDC 各位我flink 读取kafka数据然后入库到starrocks

CREATE TABLE mall_activity (

id bigint,

create_time TIMESTAMP,

create_by bigint,

create_by_name string,

update_time TIMESTAMP,

update_by bigint,

update_by_name string,

activity_name string,

appointment_start_time TIMESTAMP,

end_time TIMESTAMP,

exchange_end_time TIMESTAMP,

exchange_start_time TIMESTAMP,

pick_end_time TIMESTAMP,

pick_start_time TIMESTAMP,

term string,

year int,

PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED

) WITH (

'connector' = 'starrocks',

'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://devdata2:9030',

'load-url' = 'devdata2:8030',

'database-name' = 'service_geek_coin',

'table-name' = 'mall_activity',

'username' = 'xxxx',

'password' = 'xxxxx',

'sink.semantic' = 'exactly-once',

'sink.label-prefix' = 'mall_activity_20231118',

'sink.properties.partial_update' = 'true'

);

不知道问题出在哪了?


参考回答:

排查下看看日志的log有没有异常输出,如果没有看下自己的任务是不是全量同步(全量同步如果资源不足, 任务也会卡住,不报错,也不写数据到Starrocks)


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问题三:Flink CDC有那位大佬有成功的写出OracleCDC的DDL同步吗?


Flink CDC有那位大佬有成功的写出OracleCDC的DDL同步吗? 有没有什么特殊的配置需要开启的?


参考回答:

Flink CDC 支持 Oracle DDL 同步功能,并不需要特殊的配置。在 Oracle 数据源上启用日志挖掘功能。具体步骤如下:

  1. 执行 FLINK-CDC 工具安装包中的 enable_miner.sh 脚本。
  2. 修改 Oracle 用户的权限,授予必要的权限给 FLINK-CDC 用户。
  3. 在 FLINK-CDC 客户端的属性文件中指定 Oracle 日志文件的位置及格式,以及 Oracle 的服务器 IP 地址等信息。
  4. 启动 FLINK-CDC 客户端,并指定相应的 Oracle 数据源及 DDL 信息。
  5. 当新的 DDL 变更发生时,FLINK-CDC 将自动检测并同步到目标库中。


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问题四:我看到最新的flink cdc, postgresql 依然不支持 这个模式,请问是底层不太好实现?


我看到最新的flink cdc, postgresql 依然不支持 StartupOptions.specificOffset 这个模式,请问是底层不太好实现嘛,还是有其他有问题?有没有位大佬自己实现该功能的


参考回答:

应该是Debezium不支持吧,得看dbz支不支持


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问题五:Flink CDC有什么办法或者什么方法可以回滚这种操作之类的吗?


Flink CDC我现在有个这个场景就是监听mysql读出来的数据我会落库到日志表中,但是如果这条数据因为网络原因反正各种原因抛出了异常,虽然有重新执行机制但是有次数限制,打比方3次执行完3次都异常然后监听会停止,这个时候我重新启动监听,那么他不会读我异常的这条数据,而是继续读取新的数据,这样就永远丢失这条数据了,有什么办法或者什么方法可以回滚这种操作之类的吗?


参考回答:

flink-cdc就是保证你不多不少,建议你从上一个执行的检查点继续,报错是绕不过去这个binlog对应的数据吧,从flink官网看哈,但其实你还是绕不过去那个错误的点位,建议全量重跑下


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