实时计算 Flink版产品使用合集之MongoDB CDC无法读取到变更流的原因是什么

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mysql cdc全量阶段可以多并行度云行,并行度是单并行度还是多并行度呀?


Flink CDC中mysql cdc全量阶段可以多并行度云行,全量转增量后,并行度是单并行度还是多并行度呀?


参考回答:

在Flink CDC中,MySQL CDC库在全量阶段可以使用多个并行度进行处理。这意味着可以将全量数据的抽取和处理任务划分为多个并行的子任务,从而提高全量阶段的处理速度。

然而,在全量转增量后,CDC任务会以单个并行度运行。这是因为增量阶段需要保证事件的顺序,并确保每个事件都被正确处理,这就要求整个增量阶段只能以单个并行度进行处理。

具体来说,在全量阶段,可以通过调整Flink任务的并行度参数来增加或减少并行度。一般来说,增加并行度可以提高全量数据的抽取速度,但也需要考虑到数据库的负载和资源消耗等因素。

在增量阶段,由于需要维持事件顺序和数据一致性,无法使用多个并行度。这是因为并行度可能导致事件顺序混乱,从而影响数据的正确性和一致性。

因此,在Flink CDC中,全量阶段可以采用多个并行度进行处理,而增量阶段则以单个并行度运行,以保证事件的有序处理。

需要注意的是,适当的并行度设置应根据具体情况进行评估和选择,包括系统资源、数据库负载、数据量和处理需求等因素。在实际使用中,建议进行充分的测试和性能调优,以找到最佳的并行度设置。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575287



问题二:Flink CDC中mongo版本4.4,cdc胖包版本2.4.2,按照文档里这么配置的?


Flink CDC中mongo版本4.4,cdc胖包版本2.4.2,按照文档里这么配置的?

mongodb集群1主1从CREATE TABLE ods_common_db.realtime_sync_logs(

_id STRING PRIMARY KEY NOT ENFORCED,

level STRING ,

loggerName STRING ,

message STRING ,

threadId BIGINT ,

threadName STRING ,

threadPriority INT ,

millis BIGINT ,

date TIMESTAMP ,

contextMap STRING ,

contextStack STRING ,

additionalFields STRING ,

_idc_update_time BIGINT ,

_idc_migrate_type STRING

) WITH (

'connector' = 'mongodb-cdc'

, 'hosts' = 'xxxx'

, 'username' = 'xxxx'

, 'password' = 'xxxxx'

, 'database' = 'xxxxx'

, 'collection' = 'xxxxx'

)用flinksql的


参考回答:

CREATE TABLE ods_common_db.realtime_sync_logs(
_id STRING PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
level STRING ,
loggerName STRING ,
message STRING ,
threadId BIGINT ,
threadName STRING ,
threadPriority INT ,
millis BIGINT ,
date TIMESTAMP ,
contextMap STRING ,
contextStack STRING ,
additionalFields STRING ,
_idc_update_time BIGINT ,
_idc_migrate_type STRING
) WITH (
'connector' = 'mongodb-cdc',
'hosts' = 'xxxx',
'username' = 'xxxx',
'password' = 'xxxxx',
'database' = 'xxxxx',
'collection' = 'xxxxx'
);


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575286



问题三:Flink CDC中mongo cdc貌似没有读取到变更流,要怎么处理?


Flink CDC中mongo cdc貌似没有读取到变更流,要怎么处理?


参考回答:

如果您在使用 Flink CDC 的 MongoDB Connector 时遇到问题,导致无法读取到变更流,请尝试以下解决方法:

  1. 检查 MongoDB 配置:确保您的 MongoDB 实例已正确配置开启了 Change Streams 功能。Change Streams 是 MongoDB 提供的用于捕获数据变更的功能,它是 Flink CDC MongoDB Connector 读取增量数据的基础。
  2. 检查 CDC 配置:确保您在 Flink CDC 配置中正确设置了 MongoDB 相关参数,例如连接字符串、数据库名称、集合名称等。特别注意检查是否启用了 mongodb.start.from.earliest.offset 参数,该参数可以确保从最早的变更开始读取数据。
  3. 检查权限和认证:验证连接 MongoDB 的用户是否具有足够的权限来访问 Change Streams。需要确保用户具备 local.oplog.rsconfig.system.sessions 的访问权限。
  4. 检查网络和连接性:确保 Flink CDC 所在的机器能够正常连接到 MongoDB,并且网络通畅。同时,也需要确保 MongoDB 实例所在的机器对外部连接开放了相应的端口。
  5. 检查日志和错误信息:查看 Flink CDC 的日志文件以及可能产生的错误信息,这些信息可能会提供有关无法读取变更流的更详细的原因和故障排除线索。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575285



问题四:linkcdc监控mysql,结果现在原来的mysql库打不开?


flinkcdc监控mysql,我改了root的host(host原来是%),我改为了我的公网ip,结果现在原来的mysql库打不开?


参考回答:

如果你修改了MySQL的root主机(host)为你的公网IP,并且原来的MySQL库无法打开,可能是由于以下原因:

  1. 防火墙设置:检查MySQL服务器上的防火墙设置,确保允许来自公网IP的连接。你可能需要添加一个规则来允许特定的IP地址或端口访问MySQL。
  2. 网络配置:确保你的公网IP可以正确连接到MySQL服务器。你可以尝试使用telnet命令或其他网络工具来测试与MySQL服务器的连接。例如,在命令行中运行以下命令:telnet <你的公网IP> 3306,如果连接成功,则表示网络连接正常。
  3. MySQL用户权限:检查MySQL中的用户权限设置,确保具有适当的权限来访问数据库。特别是,确保root用户具有从任何主机连接到MySQL的权限。你可以使用以下命令查看用户的权限设置:SHOW GRANTS FOR 'root'@'%';。如果需要,可以使用GRANT语句更改用户的权限。
  4. MySQL配置:检查MySQL的配置文件(通常是my.cnf或my.ini),并确保其中的设置正确。特别关注bind-address参数,它指定了MySQL监听的IP地址。将其设置为"0.0.0.0"将允许来自任何主机的连接。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575284



问题五:Flink CDC这个智能调优,也是保存savepoint,然后指定新的内存参数,重启一下吗?


Flink CDC这个智能调优,也是保存savepoint,然后指定新的内存参数,重启一下吗?


参考回答:

Flink CDC的智能调优可以通过保存savepoint,然后指定新的内存参数并重启来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,使用Flink CDC连接器读取数据源,并将数据流转换为Flink程序。
  2. 在运行过程中,可以使用checkpoint()方法定期创建savepoint。这些savepoint可以用于后续的恢复和调试。
  3. 当需要调整内存参数时,可以在创建savepoint之后,修改Flink程序的内存配置参数,例如增加或减少并行度、调整缓冲区大小等。
  4. 然后,使用之前创建的savepoint来恢复Flink程序的状态。这样,Flink程序将从之前的savepoint处继续运行,而不是从头开始。
  5. 最后,重新启动Flink程序,它将使用新的内存参数进行运行。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575283

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
|
2月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1303 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
1天前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
10天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
Flink CDC MySQL同步MySQL错误记录
在使用Flink CDC同步MySQL数据时,常见的错误包括连接错误、权限错误、表结构变化、数据类型不匹配、主键冲突和
51 16
zdl
|
2月前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
167 56
|
2月前
|
消息中间件 资源调度 关系型数据库
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。
104 9
|
2月前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
3月前
|
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。
49 2
|
3月前
|
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。
88 1
|
12天前
|
存储 JSON NoSQL
学习 MongoDB:打开强大的数据库技术大门
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的文档数据库,由 C++ 编写,旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它与 MySQL 类似,但使用文档结构而非表结构。核心概念包括:数据库(Database)、集合(Collection)、文档(Document)和字段(Field)。MongoDB 使用 BSON 格式存储数据,支持多种数据类型,如字符串、整数、数组等,并通过二进制编码实现高效存储和传输。BSON 文档结构类似 JSON,但更紧凑,适合网络传输。
46 15
|
20天前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
阿里云数据库MongoDB版助力信也科技 打造互联网金融企业样板
我们的风控系统引入阿里云数据库MongoDB版后,解决了特征类字段灵活加减的问题,大大提高了开发效率,极大的提升了业务用户体验,获得了非常好的效果
阿里云数据库MongoDB版助力信也科技 打造互联网金融企业样板

相关产品

  • 实时计算 Flink版