实时计算 Flink版产品使用合集之本地local模式下断点续传可以操作吗

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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:Flink CDC本地调试,是不是启动的时候不会用chekpoint恢复,这种加上参数才行呢?


Flink CDC本地调试,是不是启动的时候不会用chekpoint恢复,需要像

这种加上参数才行呢


参考回答:

在Flink CDC的本地调试中,确实可以在启动的时候通过添加特定的参数来进行checkpoint恢复。你可以使用 -s 参数指定检查点目录,让新的作业读取该检查点元文件的信息和状态信息,从而达到从特定时间节点开始执行的效果。此外,还可以通过 flink.checkpoint.interval 参数来定义两次检查点之间的时间间隔,即多久执行一次检查点。这两个参数的使用上有一些细节需要注意,例如 flink.checkpoint.timeout 应该大于等于 flink.checkpoint.interval。同时,对于Savepoint(手动操作)的使用也需要注意一些要点,比如手动savepoint的步骤以及删除savepoint的方法。


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问题二:Flink CDC本地local模式。断点续传可以操作吗?


Flink CDC本地local模式。断点续传可以操作吗?


参考回答:

在Flink CDC中,本地模式(Local Mode)是指Flink任务在单个节点上运行,不启用任务并行度,所有算子都在一个线程中执行。在这种模式下,Flink CDC可以实现断点续传。

具体来说,你可以通过以下步骤来实现断点续传:

  1. 在全量同步开始前,记录同步位置。这可以通过在Flink任务中设置状态来实现,将读取binlog的位置信息以状态方式保存在checkpoint中。
  2. 在全量同步过程中,定期记录同步位置。这也可以通过在Flink任务中设置状态来实现,可以在全量同步过程中,定期记录同步的位置,例如每同步一定数量的数据或者每隔一定时间记录一次,保存在数据库或者文件中。
  3. 在全量同步过程中,处理断点续传逻辑。如果全量同步过程中出现中断,可以通过读取记录的同步位置,从上一次同步的位置继续进行同步。


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问题三:Flink CDC把主表先全量同步到索引中 这种怎么搞?


Flink CDC大佬 把主表先全量同步到索引中 然后全量同步完后再去读主表关联的从表 更新到索引中

这种怎么搞?


参考回答:

这种需求可以通过Flink的DataStream API和Window Function来实现。以下是一个简单的步骤:

  1. 首先,你需要将主表的数据转换为DataStream,并进行全量同步。这一步可以使用Flink的SourceFunction和MapFunction来实现。
  2. 在同步主表数据的同时,你可以使用Flink的TimestampExtractor来为每一行数据添加时间戳。这一步是可选的,但如果你需要在后续的处理过程中使用时间窗口,那么这一步是必需的。
  3. 接下来,你需要将主表和从表的数据都转换为DataStream,并进行全量同步。这一步可以使用Flink的SourceFunction和MapFunction来实现。
  4. 在同步主表和从表数据的同时,你需要使用Flink的KeyedStream.process()函数来处理每一行数据。在处理过程中,你可以使用Window Function来检查每一行数据的时间戳,并根据时间戳来决定如何处理这一行数据。
  5. 最后,你需要将处理后的数据写入到索引中。这一步可以使用Flink的SinkFunction来实现。

以上是一个基本的流程,具体的实现可能会根据你的需求和数据结构有所不同。在实际操作中,你可能需要根据实际的需求和数据结构来进行调整和优化。


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问题四:Flink CDC我这里使用全量同步oracle 但是这里checkpoint没有成功?


Flink CDC我这里使用全量同步oracle 但是这里checkpoint没有成功?



参考回答:

Flink CDC在进行全量同步时,通常会在后台进行数据抓取和处理,这个过程可能会持续一段时间,特别是在处理大数据集时。在这个过程中,Flink会自动进行checkpoint以确保数据处理的正确性。

如果你的checkpoint没有成功,可能有以下几个原因:

  1. 内存不足:Flink在进行数据抓取和处理时,会占用大量的内存。如果你的机器的内存不足,可能会导致checkpoint失败。
  2. I/O问题:Flink在进行数据抓取和处理时,会进行大量的I/O操作。如果你的机器的网络或磁盘性能不佳,可能会导致checkpoint失败。
  3. 数据质量问题:如果你的Oracle数据库中的数据质量不佳,例如存在大量的重复数据或者错误数据,可能会导致Flink在处理数据时出现问题,从而导致checkpoint失败。
  4. 配置问题:如果你的Flink任务的配置不正确,例如并行度设置过高或者数据抓取的间隔设置过短,可能会导致Flink在处理数据时出现问题,从而导致checkpoint失败。

对于这些问题,你可以通过调整Flink任务的配置,优化机器的性能,或者优化Oracle数据库的数据质量来解决。


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问题五:Flink CDC比如mysql 能指明时间点位抽取数据吗?


Flink CDC比如mysql 能指明时间点位抽取数据吗?


参考回答:

flink-cdc依赖于checkpoint,可以,2.3版本开始支持,你去看看flink官网的相关配置,cdc连接器的也有参考如何开启


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