实时计算 Flink版产品使用合集之生成OSS URL时长度超过64位的情况如何解决

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:在Flink这个名称刚好 62位,怎么办?


在Flink这个名称刚好 oss://sl-bigdata-test-osshdfs.cn-shanghai.oss-dls.aliyuncs.com 62位,怎么办?


参考回答:

支持的,创建catalog时,填写对应的url地址就好。


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问题二:Flink当前可以直接在 vvp 上创建存储在 oss-hdfs 的 paimon 表么?


Flink当前可以直接在 vvp 上创建存储在 oss-hdfs 的 paimon 表么?


参考回答:

Yes,目前你可以通过ViceVersa Plus (VVP)在 OSS-HDFS 上创建 Paimon 表。在 Flink Table API 中使用“CREATE TABLE”语句即可创建 Paimon 表,并且可以将数据导出到 OSS-HDFS。下面是创建示例:

CREATE TABLE paimon_table (id INT, name STRING, time TIMESTAMP(3)) 
WITH (
  'connector.type' = 'paimon', 
  'connector.path' = 'oss-hdfs://your_oss_bucket_path/paimon_table', 
  'format.type' = 'parquet', 
  'update-mode' = 'append');

创建 Paimon 表时,请确保遵守 OSS 和 OSS-HDFS 的规范,并确保你有足够的权限访问 OSS 和 OSS-HDFS 。更多有关 OSS-HDFS 的信息可参阅:https://help.aliyun.com/document_detail/99738.html。


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问题三:Flink全托管有使用案例吗?


Flink全托管有使用案例吗?


参考回答:

是的,Flink全托管有很多使用案例。其中一些例子包括:

  • 小红书:小红书选择Native Flink on Kubernetes 部署模式的原因是因为它具备如下三个特征:更短的 Failover 时间;可以实现资源托管,不需要手动创建 TaskManager 的 pod,也可以自动完成销毁;具有更加便捷的扩展性等优点。
  • 网易互娱:网易互娱利用 Flink 进行了基于 Kafka 的实时日志分析,实现了全面监控其支付环境,提高了其支付系统的可用性和可靠性。
  • 京东金融:京东金融通过 Flink 实现了金融风控模型的实时计算,增强了其风控系统的能力,大大降低了金融风险。
  • 天猫国际:天猫国际采用了 Flink 对其跨境电商平台的订单数据进行了实时分析,实现了精准营销、用户行为预测等功能,提升了用户体验。


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问题四:全托管的flink能改成G1垃圾回收器吗?


全托管的flink能改成G1垃圾回收器吗?


参考回答:

主要的原因是因为我们现在是JDK 8, 8的G1不是那么好,后边有计划到11。我们那会儿可以考虑把G1作为默认的,现在云上你也可以自己改成G1,通过参数配置。


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问题五:这就是Flink即将上线的调度功能吗?


这就是Flink即将上线的调度功能吗?

参考回答:

是的。


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