实时计算 Flink版产品使用合集之可以使用高并发大内存的方式读取存量数据吗

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*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是不是可以用外表或者其他工具先把全量灌进去?


Flink CDC是不是可以用外表或者其他工具先把全量灌进去?


参考回答:

是的,除了使用 Flink CDC 直接从源头读取全量数据外,也可以先使用其他工具将全量数据灌入数据库,然后再通过 Flink CDC 接收增量数据。

常见的工具包括 Apache Kafka、MySQL binlog、Apache NiFi 和 Apache Nifi Kafka Source 等。其中,Apache Kafka 和 MySQL binlog 可以实现实时增量数据的发送和接收,而 Apache NiFi 和 Apache Nifi Kafka Source 可以实现批量全量数据的传输。

如果您想使用其他工具将全量数据灌入数据库,建议您首先确定源数据表的格式和结构,然后选择合适的工具进行传输。例如,如果源数据表为 CSV 格式,可以考虑使用 Apache NiFi 或 Apache Nifi Kafka Source 进行传输。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567033


问题二:有人用过flink-SQL-cdc吗?


有人用过flink-SQL-cdc吗?读取数据库的存量数据如:20亿的数据,存了个80G ,难道需要设置100G的内存将存量数据读取进来吗?是有什么配置可以一次不要读取那么多,少读一点。有大佬知道吗?你是说,存量数据使用高并发大内存,增量数据根据检查点重新配置并行度和内存在继续处理是吗?


参考回答:

用flinkcdc的断点续传可以实现吧,是这个意思,我记得并行度不能直接调吧在flinksql里面,调完checkpoint恢复不了,内存大小应该可以调.完全不用,最多是JM多点内存分片元数据,TM内存搞小点,慢慢来就行了,比如JM 8G,TM每个slot 8G,通常tm slot数和全量同步成正比,你搞成1个slot也行,就是慢点,搞成64个slot也行,那差不多有60倍吞吐


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567032


问题三:Flink CDC进到这个里面然后怎么测呢?


Flink CDC进到这个里面然后怎么测呢?


参考回答:

写个sql表的ddl,然后select 一下看看有没有数据

那你用de的这个编码才对 decoderbufs


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567029


问题四:flink1.18支持sql-gateway每次提交生成一个yarn application吗?


flink1.18支持sql-gateway每次提交生成一个yarn application吗?


参考回答:

Apache Flink 1.18 版本已经支持将每个 SQL 请求作为一个独立的 YARN Application 进行提交的功能,这就是所谓的 "YARN per Job" 模式。在这种模式下,每次 SQL 请求都会创建一个新的 YARN Application 来执行相应的任务。

要启用这种模式,您需要在 YARN 配置文件中设置以下选项:

yarn.application.classpath=${HADOOP_CONF_DIR},${HADOOP_COMMON_HOME}/share/hadoop/common/*,
${HADOOP_COMMON_HOME}/share/hadoop/common/lib/*,
${HADOOP_HDFS_HOME}/share/hadoop/hdfs/*,
${HADOOP_HDFS_HOME}/share/hadoop/hdfs/lib/*,
${HADOOP_YARN_HOME}/share/hadoop/yarn/*,
${HADOOP_YARN_HOME}/share/hadoop/yarn/lib/*

此外,您还需要在 Flink 配置文件中设置 execution.runtime-mode 参数为 cluster,并将 yarn-session.target-application-num 设置为 1,以确保每次请求都启动一个新的 YARN Application。

注意,Flink SQL Gateway 本身并不直接支持这种模式,但它可以通过与 Flink 运行时之间的交互来实现这种功能。因此,在实际使用过程中,您需要确保 Flink SQL Gateway 和 Flink 运行时之间能够正常通信,并且它们都已正确配置为使用 "YARN per Job" 模式。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566836


问题五:Flink CDC oracle 的 number 类型做主键,这个问题大家遇到没?


Flink CDC oracle 的 number 类型做主键,oracleCDC 可以捕获变更,但是不能解析主键值,导致后面输出源,不能更新,这个问题大家遇到没?


参考回答:

如果 Oracle CDC 可以捕获到 number 类型作为主键的变更事件,但是无法解析主键值,则可能是由于 Oracle 数据类型转换的原因。为了确保 Oracle CDC 正确解析 number 类型作为主键值,请确保如下事项:

  1. 验证源数据库中的 number 类型是否支持转换为 Bigint 类型。
  2. 确保您的 Oracle CDC 源连接器配置正确,以正确识别 number 类型作为主键。
  3. 如果有必要,可尝试更改您的业务逻辑以适应 Oracle CDC 的限制。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567025


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
|
3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。
777 43
|
3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。
278 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
7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。
787 3
基于 Flink 的中国电信星海时空数据多引擎实时改造
|
3月前
|
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。
472 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
3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。
1696 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
|
4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~
331 1
京东零售基于Flink的推荐系统智能数据体系
|
5月前
|
缓存 监控 Cloud Native
Java Solon v3.2.0 高并发与低内存实战指南之解决方案优化
本文深入解析了Java Solon v3.2.0框架的实战应用,聚焦高并发与低内存消耗场景。通过响应式编程、云原生支持、内存优化等特性,结合API网关、数据库操作及分布式缓存实例,展示其在秒杀系统中的性能优势。文章还提供了Docker部署、监控方案及实际效果数据,助力开发者构建高效稳定的应用系统。代码示例详尽,适合希望提升系统性能的Java开发者参考。
266 4
Java Solon v3.2.0 高并发与低内存实战指南之解决方案优化
|
8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
|
8月前
|
消息中间件 关系型数据库 Kafka
阿里云基于 Flink CDC 的现代数据栈云上实践
阿里云基于 Flink CDC 的现代数据栈云上实践
154 1

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 下一篇
    oss云网关配置