实时计算 Flink版产品使用合集之debezium-json消息消费能否直接开多并行度

本文涉及的产品
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中debezium-json消息消费能直接开多并行度不?


Flink CDC中debezium-json消息消费能直接开多并行度不?有没有同学基于这个格式,只保存after的数据呀


参考回答:

在Flink CDC中,使用Debezium JSON消息格式进行消费时,可以通过调整并行度来实现多并发消费。您可以根据需求和系统资源情况,在Flink任务配置中设置适当的并行度。

要配置Flink CDC任务的并行度,可以通过以下方式之一:

  1. 在代码中设置并行度:在Flink CDC任务的代码中,可以通过setParallelism()方法来设置任务的并行度。例如,env.setParallelism(4)将任务的并行度设置为4。
  2. 使用命令行参数设置并行度:将并行度作为命令行参数传递给Flink提交任务的命令。例如,flink run -p 4 your-cdc-job.jar将任务的并行度设置为4。

需要注意的是,并行度的设置需要根据具体的场景需求、数据量、计算资源等因素进行评估和调整。合理的并行度设置可以提高任务的吞吐量和性能。

关于只保存"After"数据的问题,您可以通过编写自定义的Flink函数或操作符来过滤掉不需要的数据。在处理Debezium JSON消息时,您可以解析JSON,获取相应字段的值,并根据条件判断是否保留该记录。这样可以实现只保存"After"数据的需求。

需要注意的是,自定义过滤逻辑可能会增加一些额外的开销,如CPU计算和内存消耗。因此,在实际应用中,应根据数据量和性能需求进行评估,并进行适当的优化。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575326



问题二:flink cdc支持从从库同步数据吗?有人知道吗?


flink cdc支持从从库同步数据吗?有人知道吗?


参考回答:

Flink CDC支持从数据库的主库或从库同步数据。从库是指通过复制和同步机制将主库的更改应用到从库的数据库实例。

当使用Flink CDC时,您可以配置连接到从库的数据库实例,并监视从库上的变更日志来提取和处理数据变更事件。这允许您在不影响主库性能的情况下进行实时数据同步和分析。

需要注意的是,从库同步可能会存在一些延迟,因为从库需要等待主库的变更并进行复制。因此,在考虑使用Flink CDC从从库同步数据时,需根据实际需求评估延迟对业务的影响。

另外,要使用Flink CDC连接到从库,请确保您的数据库配置允许从库接收外部连接,并具有足够的权限进行复制和同步操作。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575323



问题三:Flink CDCmysql 的时候,发现 null 值,这个有方法解决吗?


Flink CDCmysql 的时候,发现 null 值(该列配置有 default value )被填充为 default value 了,这个有方法解决吗?


参考回答:

在Flink CDC中,当从MySQL源读取数据时,如果某列配置了默认值(default value),而该列的值为NULL,则该列会被填充为默认值。

如果您希望保留原始的NULL值而不进行默认值填充,可以考虑以下方法:

  1. 使用CDC的before字段:在CDC事件中,Flink CDC提供了before字段,其中包含了变更前的数据。您可以检查before字段是否为NULL,如果为NULL则表示原始值是NULL,可以选择使用该值。
  2. 自定义转换逻辑:通过自定义Flink CDC的数据处理逻辑,您可以在处理数据时检查每个字段的值,并根据需要进行相应的转换。您可以在Flink程序中编写自定义的Map或ProcessFunction来实现此逻辑,在处理过程中将NULL保持为原始值而不进行默认值填充。
  3. 修改数据库表定义:如果您有权限修改数据库表定义,可以尝试将默认值设置为NULL而不是其他具体的默认值。这样,在Flink CDC读取数据时,NULL值将被保留而不进行默认值填充。

请注意,在使用上述方法时,要确保数据处理的一致性和正确性。对于特定的业务需求和数据情况,您可能需要进一步评估并测试所采用的解决方案。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575322



问题四:Flink CDC对国产数据库达梦和人大金仓有计划支持吗?


Flink CDC对国产数据库达梦和人大金仓有计划支持吗?


参考回答:

Flink CDC是Apache Flink的一组源连接器,支持从各种数据库中实时读取存量历史数据和增量变更数据。根据目前的官方情况,Flink CDC主要支持的数据库类型包括MySQL、PostgreSQL、Oracle和SQL Server等,并未明确包含国产数据库达梦和人大金仓。

然而,对于未被官方直接支持的数据库类型,如达梦,可以通过实现自定义的FlinkCDCDeserializationSchema和FlinkCDCFormatFunction来为其提供支持。具体来说,已经在flink-connector-jdbc中实现了对国产数据库达梦(V8)的支持。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575321



问题五:零基础要用这个flinkcdc,有视频教程吗?


零基础要用这个flinkcdc,有视频教程吗?


参考回答:

对于零基础学习Flink CDC,确实有一些视频教程可以参考。例如,“尚硅谷大数据Flink CDC教程”是一个不错的选择,这个教程共计16条视频,内容涵盖了从FlinkCDC入手剖析DataStream、FlinkSQL两种使用模式等知识点。另外,伍翀(云邪)Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家的教程《基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案》也值得一看,该教程的视频播放量达到29145,可见其受欢迎程度。在学习过程中,动手实践也非常重要,可以通过B站的相关视频进行模仿和实操。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575320

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
1月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
3天前
|
数据可视化 大数据 数据处理
评测报告:实时计算Flink版产品体验
实时计算Flink版提供了丰富的文档和产品引导,帮助初学者快速上手。其强大的实时数据处理能力和多数据源支持,满足了大部分业务需求。但在高级功能、性能优化和用户界面方面仍有改进空间。建议增加更多自定义处理函数、数据可视化工具,并优化用户界面,增强社区互动,以提升整体用户体验和竞争力。
|
3天前
|
运维 搜索推荐 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
14 1
|
6天前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
1月前
|
存储 运维 监控
阿里云实时计算Flink版的评测
阿里云实时计算Flink版的评测
53 15
|
4天前
|
运维 监控 Serverless
阿里云实时计算Flink版评测报告
阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务,基于Apache Flink构建,提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品,展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。
|
5天前
|
存储 运维 监控
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维、安全能力等等跟其他引擎及自建Flink集群比较。
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维和安全能力等方面表现出色。其自研的高性能状态存储引擎GeminiStateBackend显著提升了作业稳定性,状态管理优化使性能提升40%以上。核心性能较开源Flink提升2-3倍,资源利用率提高100%。提供一站式开发管理、自动化运维和丰富的监控告警功能,支持多语言开发和智能调优。安全方面,具备访问控制、高可用保障和全链路容错能力,确保企业级应用的安全与稳定。
14 0
|
1月前
|
运维 分布式计算 监控
评测报告:阿里云实时计算Flink版
本评测主要针对阿里云实时计算Flink版在用户行为分析中的应用。作为一名数据分析师,我利用该服务处理了大量日志数据,包括用户点击流和登录行为。Flink的强大实时处理能力让我能够迅速洞察用户行为变化,及时调整营销策略。此外,其卓越的性能和稳定性显著降低了运维负担,提升了项目效率。产品文档详尽且易于理解,但建议增加故障排查示例。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
阿里云实时计算Flink版体验评测
阿里云实时计算Flink版提供了完善的产品内引导和丰富文档,使初学者也能快速上手。产品界面引导清晰,内置模板简化了流处理任务。官方文档全面,涵盖配置、开发、调优等内容。此外,该产品在数据开发和运维方面表现优秀,支持灵活的作业开发和自动化运维。未来可增强复杂事件处理、实时可视化展示及机器学习支持,进一步提升用户体验。作为阿里云大数据体系的一部分,它能与DataWorks、MaxCompute等产品无缝联动,构建完整的实时数据处理平台。
|
12天前
|
SQL 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后,我发现Flink凭借其流批一体的优势,在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理,还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理,确保数据处理既快又准。此外,Flink提供了多样化的编程接口和运维工具,简化了开发流程,但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用,Flink展现了高可用性和安全性,不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具,以提升用户体验。
62 0

相关产品

  • 实时计算 Flink版