实时计算 Flink版产品使用合集之使用 MySQL CDC 进行数据同步时,设置 server_id 参数如何解决

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oralce cdc必须要在库级别开启ALTER DATABASE ADD 吗?


Flink CDC中oralce cdc必须要在库级别开启ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA吗?不能只执行ALTER TABLE inventory.customers ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (ALL) COLUMNS;这个语句就可以吗?


参考回答:

在Flink CDC中,Oracle CDC需要使用ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA语句来开启日志数据。这个语句会在整个数据库级别添加补充日志数据,而不仅仅是在特定的表上。

如果你只想在特定的表上添加补充日志数据,可以使用ALTER TABLE语句,如你提到的:

ALTER TABLE inventory.customers ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (ALL) COLUMNS;

但是,这只会为inventory.customers表添加补充日志数据,而不是整个数据库。因此,如果你想在Oracle CDC中使用Flink CDC,你需要确保在整个数据库级别开启补充日志数据。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574894



问题二:Flink CDC如果binlog找不到配置的timestamp,任务是什么运行情况?


Flink CDC中mysql用timestamp启动,如果binlog找不到配置的timestamp,任务是什么运行情况?


参考回答:

在Flink CDC中,如果MySQL使用timestamp作为启动点,并且bin在Flink CDC中,如果MySQL使用timestamp作为启动点,并且binlog找不到配置的timestamp,任务将会以初始状态运行。

具体来说,当Flink CDC任务启动时,它会尝试从MySQL的binlog中找到指定的timestamp作为起始点。如果找不到该timestamp,Flink CDC会认为没有可用的数据,因此不会进行任何消费操作。

在这种情况下,Flink CDC任务将处于初始状态,等待找到合适的起始点。一旦找到了匹配的timestamp,任务将会开始消费数据并进行处理。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574893



问题三:Flink CDC中pg支持 scan.newly-added-table.enabled=true ?


Flink CDC中pg支持 scan.newly-added-table.enabled=true ?


参考回答:

是的,Flink CDC支持在pg中启用scan.newly-added-table.enabled=true选项。这个选项可以用于扫描新添加的表,以便Flink CDC能够捕获这些新表的数据变更。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574892



问题四:flink sql cdc数据统计


Flink sql cdc做实时数据统计的时候,我想统计当天的数据。加了时间过滤条件,但是每到第二天还是会把之前的数据加上,要重启一次任务才会对,这种应该怎么处理呢?


参考回答:

这个问题可能是因为你的Flink SQL CDC任务在处理时间过滤条件时,没有正确地处理时间的边界。为了解决这个问题,你可以尝试以下步骤:

  1. 检查时间过滤条件的定义:确保你的时间过滤条件正确地定义了每天的开始和结束。例如,你可以使用CURRENT_DATE函数来获取当前日期的开始,然后加上一天的间隔来计算第二天的开始。
  2. 使用时间窗口:在Flink中,你可以使用时间窗口来处理时间序列数据。例如,你可以定义一个一天的时间窗口,然后使用这个窗口来处理每天的数据。
  3. 使用事件时间:在Flink中,你可以使用事件时间来处理时间序列数据。事件时间是每个事件发生的实际时间,而不是每个事件被处理的时间。通过使用事件时间,你可以确保你的任务在处理数据时,总是按照事件发生的实际时间进行处理。
  4. 检查任务的启动方式:如果你的任务是通过Crond或者其他定时任务的方式启动的,那么你需要确保每次任务启动时,都会从最新的数据开始处理。否则,你的任务可能会在处理昨天的数据之后,又重新开始处理今天的数据。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574330



问题五:Flink CDC中mysql cdc 的那个server_id 设置的话,一般是怎么设置的?


Flink CDC中mysql cdc 的那个server_id 设置的话,一般是怎么设置的来,我设置 44200 报超出范围了,这个的设置范围不太了解?


参考回答:

在 Flink CDC 中使用 MySQL CDC 进行数据同步时,需要设置 server_id 参数来唯一标识 MySQL 实例。下面是一些常见的设置方法:

  1. 随机生成:可以生成一个随机的 server_id 值,确保每个 MySQL 实例都有不同的值。可以使用以下语句生成一个 4 字节的随机整数:
SELECT FLOOR(RAND() * POWER(2, 32)) AS server_id;
  1. 手动指定:手动指定一个唯一的 server_id 值。确保每个 MySQL 实例都使用不同的值,范围为 1 到 2^32-1。
  2. 使用 IP 地址:将 MySQL 实例的 IP 地址转换为整数,并用作 server_id 值。这样可以确保每个实例都有不同的 server_id,但需要注意当 IP 地址发生变化时,可能需要更新相应的 server_id

无论您选择哪种方法,都要确保每个 MySQL 实例的 server_id 值是唯一的,以避免冲突和数据同步问题。

在配置 Flink CDC 的 MySQL CDC 连接参数时,将所选的 server_id 值传递给 debezium.snapshot.server-id 参数即可,例如:

database.server.name: my-server
debezium.snapshot.server-id: 12345678


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574299

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
|
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。
|
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
|
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
|
18天前
|
SQL 运维 数据管理
在对比其他Flink实时计算产品
在对比其他Flink实时计算产品
|
2月前
|
存储 SQL 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之如何高效地将各分片存储并跟踪每个分片的消费位置
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。
|
2月前
|
SQL DataWorks 关系型数据库
DataWorks操作报错合集之如何处理数据同步时(mysql->hive)报:Render instance failed
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
|
18天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
深入了解MySQL主从复制:构建高效稳定的数据同步架构
深入了解MySQL主从复制:构建高效稳定的数据同步架构
56 1
|
1月前
|
canal 消息中间件 关系型数据库
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
375 4
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
【MySQL】手把手教你MySQL数据同步
【MySQL】手把手教你MySQL数据同步
|
4天前
|
消息中间件 NoSQL 关系型数据库
一文彻底搞定Redis与MySQL的数据同步
【10月更文挑战第21天】本文介绍了 Redis 与 MySQL 数据同步的原因及实现方式。同步的主要目的是为了优化性能和保持数据一致性。实现方式包括基于数据库触发器、应用层双写和使用消息队列。每种方式都有其优缺点,需根据具体场景选择合适的方法。此外,文章还强调了数据同步时需要注意的数据一致性、性能优化和异常处理等问题。

相关产品

  • 实时计算 Flink版