实时计算 Flink版产品使用问题之如何使用Flink MongoDB Connector连接MongoDB

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 在从Oracle拉取数据的时候造成Oracle归档日志暴涨,是什么原因?

flink cdc 在从Oracle拉取数据的时候造成Oracle归档日志暴涨,是什么原因?



参考答案:

因为flink cdc会捕获所有数据的操作,比如insert、update、delete等等,这些操作会被记录在Oracle的归档日志中。特别是对于频繁更新的操作,每次更新会被表示为一条update_before和update_after记录,这会增加归档日志的数量。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/617643



问题二:Flink为什么两套api的算子不能同时渲染?

Flink为什么两套api的算子不能同时渲染?



参考答案:

StreamExecutionEnvironment.exec调用了吗



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/617153



问题三:Flink有个需求是我们写了一个Function,在哪看指标信息呢控制台里面没有看见?

Flink有个需求是我们写了一个Function,暂且叫RuleFuntion,这个是过规则的,然后一条数据循环过几千个规则,现在我想记录每个规则的耗时,然后存入到MySQL中,现在的问题是,如果我直接在Function中使用单例连接MySQL,定期写入MySQL的话,我觉得不够优雅我想试试使用指标上报metrics.reporter,看着有如下的指标上报想调研一下我们没有普罗米修斯,所以想试试jmx或者 日志slf4j或者http调用我们的服务先试试jmx,然后代码如下这个运行起来,在哪看指标信息呢控制台里面没有看见?



参考答案:

对于流计算来说,你这应该以流的思想来处理这个问题,把你想记录的东西直接推消息队列,下游消费入库持久化就可以了,做存算分离,首先你想用暴露指标的方式来做,消耗的资源一点不少,而且不好协调,会消耗整个集群的性能和内存,如果把这个指标数据扔进kafka那么压力由kafka来承受,也就是所谓的,普罗的指标暴露是flink源码实现的,定期推送给pushgateway,再由pushgateway推送到普罗的时序数据库



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/617148



问题四:Flink中mongo 的connection 必须指定 有什么方法像 jdbc哪种的吗 ?

Flink中mongo 的connection 必须指定 conn.agg() conn.find() 才能执行并返回对应结果 有什么方法像 jdbc哪种的吗 conn.excute( sql) 的方式 达成这种通用查询的方式吗?

类似这种 可以随意写然后就统一执行 目前java api 只能先指定查询方式



参考答案:

在Flink中,连接MongoDB时需要指定MongoDB的连接信息,包括主机名、端口号、数据库名称等。与JDBC类似,Flink提供了MongoDB Connector来连接和操作MongoDB数据库。

以下是使用Flink MongoDB Connector连接MongoDB的示例代码:

java

复制代码运行

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;

import org.apache.flink.streaming.connectors.mongodb.MongoSink;

import org.apache.flink.streaming.connectors.mongodb.MongoSource;

import org.apache.flink.streaming.connectors.mongodb.config.MongoConfigUtil;

import org.apache.flink.streaming.connectors.mongodb.config.MongoConnectionOptions;

import org.apache.flink.streaming.connectors.mongodb.config.WriteConcern;

import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchemaWrapper;

// 创建MongoDB连接配置

MongoConnectionOptions connectionOptions = MongoConfigUtil.createConnectionOptions(

"mongodb://localhost:27017", // MongoDB连接字符串

"myDatabase", // 数据库名称

null, // 用户名(可选)

null // 密码(可选)

);

// 创建MongoDB源

MongoSource mongoSource = MongoSource.builder()

.setCollection("myCollection") // 集合名称

.setConnectionOptions(connectionOptions)

.setDeserializer(new SimpleStringSchema()) // 反序列化器

.build();

// 创建MongoDB目标

MongoSink mongoSink = MongoSink.builder()

.setConnectionOptions(connectionOptions)

.setCollectionName("myCollection") // 集合名称

.setWriteConcern(WriteConcern.UNACKNOWLEDGED) // 写入策略

.setSerializer(new KeyedSerializationSchemaWrapper<>(new SimpleStringSchema())) // 序列化器

.build();

上述代码中,我们首先创建了一个MongoConnectionOptions对象,用于指定MongoDB的连接信息。然后,通过MongoSource和MongoSink类分别创建了MongoDB的源和目标。在源中,我们使用了SimpleStringSchema作为反序列化器,将读取到的数据转换为Java字符串类型。在目标中,我们使用了KeyedSerializationSchemaWrapper包装了SimpleStringSchema作为序列化器,将数据转换为适合写入MongoDB的格式。

请注意,上述代码仅为示例,您需要根据实际情况进行适当的修改和调整。另外,确保您的项目中包含了Flink MongoDB Connector的相关依赖项。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/616496



问题五:Flink如果改成一个job里面只有一个insert into的语句执行?

"Flink如果改成一个job里面只有一个insert into的语句执行,是可以顺利恢复的,

有多个语句就不能恢复了,但是恢复时只执行第一个语句是没有问题的。

现在我是一个job里面多个insert 任务嘛,请问我要插入多个宽表的话,如何在一个job里面的一个任务里面完成?



参考答案:

修改了代码的话就要加上--allowNonRestoredState这个参数,否则无法从ck或者sp重启的



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/616495

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
|
12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。
27 2
|
14天前
|
NoSQL 网络安全 MongoDB
MongoDB - 连接
10月更文挑战第12天
10 1
|
15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
|
6天前
|
NoSQL 前端开发 JavaScript
Node.js 连接 MongoDB
10月更文挑战第20天
15 0
|
14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。
26 0
|
17天前
|
NoSQL 前端开发 JavaScript
Node.js 连接 MongoDB
10月更文挑战第9天
34 0
|
21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。
90 0
|
27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
|
12月前
|
消息中间件 SQL Java
Flink自定义Connector
Flink自定义Connector
433 0
|
6月前
|
消息中间件 Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用合集之如果想自定义connector和pipeline要如何入手
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、DataStreamAPI、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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版