实时计算 Flink版产品使用合集之在进行全量同步时,遇到checkpoint超时或保存失败如何解决

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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:FlinkCDC的initial初始模式,刚开始的全量同步,这个问题可以怎么解决呢?


FlinkCDC的initial初始模式,刚开始的全量同步,如果源库数据太大,全量同步过程会出现同步数据的时候,checkpoint没法保存或者保存超时,导致全量同步报错,这个问题可以怎么解决呢,设置checpoint的保存超时时间和chekpoint的保存间隔吗?


参考回答:

最好用增量快照算法,现在大部分连接器都支持增量快照算法了


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问题二:Flink CDC这个功能只能通过写代码来实现了吗?


Flink CDC中flink SQL里的string split 函删掉后,这个功能只能通过写代码来实现了吗?


参考回答:

在Flink SQL中,STRING_SPLIT函数用于将字符串拆分为一个行集。如果删除了该函数,则确实只能通过编写程序代码来实现相同的功能。

不过,您可以考虑使用其他的内置函数来替代STRING_SPLIT,如SPLIT_STRING或REGEXP_EXTRACT_ALL等。这些函数也可以用来将字符串拆分成多个部分,并且在大多数情况下能够满足您的需求。另外,您还可以使用自定义函数或用户定义函数(UDF)来实现更加灵活的操作。


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问题三:生产环境要怎么评估Flink CDC的服务器配置?

生产环境要怎么评估Flink CDC的服务器配置?


参考回答:

为了准确地评估Flink CDC所需的服务器配置,我们需要首先了解系统的整体需求以及运行过程中可能出现的各种情况。以下是一些重要的步骤可以帮助你进行评估:

  1. 确定业务负载:首先需要确定你的业务负载是什么样的,即你的应用程序会处理多少数据以及处理的速度有多快。
  2. 分析系统架构:你还需要分析整个系统的架构,包括Flink应用程序、数据源、目标系统以及其他相关的组件等。
  3. 估计资源需求:根据上述分析,你可以大致估计出所需的资源,包括CPU、内存、磁盘空间以及网络带宽等。
  4. 考虑扩展性:除了考虑当前的需求之外,你还需要考虑到未来的扩展性,因为随着业务的发展,可能需要更大的计算能力和存储空间。

根据以上的步骤,你就可以为Flink CDC制定合适的服务器配置了。需要注意的是,在实际操作过程中,可能需要多次迭代才能找到最佳的配置方案。此外,在实施过程中,也需要不断监视和调整系统的运行状况,以确保其稳定性和效率。


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问题四:Flink CDC翻看/tmp文件架的时候,看到这两个文件,这两个文件的作用是啥?


Flink CDC翻看/tmp文件架的时候,看到这两个文件,这两个文件的作用是啥?能否配置其保存路径?

flink-rpc-akka_xxxxxxx


参考回答:

在Flink CDC的/tmp目录中存放的两个文件可能是关于临时数据和状态管理的文件。具体来说,一个是Flink State Backend使用的持久化文件,另一个则是Flink TaskManager的临时文件。

其中,Flink State Backend的持久化文件主要用于存储Job的状态信息,比如operator的状态和算子间的数据交换等。TaskManager的临时文件则主要用于存储作业运行过程中产生的临时数据,比如中间结果和临时变量等。

在Flink CDC的实际运行过程中,这两个文件都是不可或缺的部分,负责维护和管理工作状态和临时数据。为了确保稳定性和可靠性,请不要轻易修改这两个文件。


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问题五:Flink CDC这个参数不开启会影响oracle的日志,flinkcdc不是只读日志里面数据吗?


Flink CDC这个参数不开启会影响oracle的日志,flinkcdc不是只读日志里面数据吗,读的时候也会写入oracle的日志吗,导致oracle日志增长很快?


参考回答:

Flink CDC用于从Oracle等数据库中读取变更日志,并将其转换为流数据,以便进行实时分析或实时数据同步等任务。它确实是一种只读的方式,也就是说它并不会直接修改源数据库中的任何数据。

然而,即使在只读模式下,访问数据库也可能会对数据库产生一些影响,包括增加磁盘I/O和网络流量、占用更多的CPU资源等。对于日志而言,由于CDC是通过读取归档日志来跟踪数据库更改的,因此它可能会增加归档日志的读取次数,从而可能导致归档日志的增长速度加快。

因此,为了避免这种情况的发生,建议你确保你的数据库环境具有足够的硬件资源,例如足够的内存、磁盘空间和网络带宽。同时,也可以考虑调整Flink CDC的参数,例如降低其读取速度或者增加其并发度,以减少对数据库的影响。此外,在使用Flink CDC时,也需要定期监控和维护数据库,以确保其性能和稳定性。


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