实时计算 Flink版产品使用问题之如何排除某个列进行同步MySQL数据

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:有没有权威的flink cdc测试方案?

有没有权威的flink cdc测试方案?



参考答案:

Flink CDC是一个用于捕获和处理数据库变更的框架,它提供了一种在分布式环境中实现数据同步的方法。为了确保Flink CDC的正确性和可靠性,可以采用以下测试方案:

  1. 单元测试:对Flink CDC的核心组件进行单元测试,包括连接器、序列化器、反序列化器等。确保每个组件都能正确地处理不同类型的数据格式和变化事件。
  2. 集成测试:将Flink CDC与其他系统(如Kafka、MySQL等)集成在一起,模拟实际的数据流场景。测试Flink CDC是否能正确地捕获和处理来自其他系统的变更事件,并将它们转换为适当的数据格式。
  3. 性能测试:评估Flink CDC的性能表现,包括处理速度、资源消耗等方面。可以通过模拟大量数据的变化事件,并观察Flink CDC的处理时间和资源使用情况来评估其性能。
  4. 容错性测试:模拟故障情况,例如网络中断、数据库宕机等,以确保Flink CDC能够正确处理这些异常情况,并保持数据的一致性。
  5. 安全性测试:验证Flink CDC的安全性,包括数据加密、身份验证等方面。确保只有授权的用户才能访问和修改数据。
  6. 兼容性测试:测试Flink CDC与不同版本的数据库和连接器之间的兼容性。确保在不同环境下,Flink CDC能够正常工作。
  7. 稳定性测试:长时间运行Flink CDC,观察其稳定性和可靠性。确保在高负载情况下,Flink CDC能够稳定地捕获和处理数据变更。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584649



问题二:Flink CDC全库订阅binlog你们怎么配置的,我们这好像有漏数据的情况?

Flink CDC全库订阅binlog你们怎么配置的,我们这好像有漏数据的情况?



参考答案:

对表结构有要求, 我这边试的结果是要满足这些条件

● 不使用 blob 字段

● 不用 char 类型字段做主键

● 建表须有主键

● 不要用 double 类型做主键



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584648



问题三:Flink CDC有没有新版的grafana dashboard,2021的好像有很多过时了?

Flink CDC有没有新版的grafana dashboard,2021的好像有很多过时了?



参考答案:

对于Flink CDC的新版Grafana仪表盘,我无法直接提供下载链接或详细信息。但可以告诉你的是,Flink CDC是Apache Flink的一组源连接器,使用变更数据捕获(CDC)从不同的数据库中摄取更改。Flink CDC 2.0.0版本已经正式发布。

Flink自身提供了Prometheus导出器,你可以使用它来创建Flink仪表板。这个仪表板可以帮助你实时监控Flink任务的状态,比如任务是否运行正常,是否存在反压,以及任务使用的内存、CPU等情况。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584647



问题四:Flink CDC不支持的字段类型怎么处理?

Flink CDC不支持的字段类型怎么处理? 比如要写入的pgsql 字段类型是point 我给的类型是string 他写入时没法转换为point,并且会报错



参考答案:

Flink CDC 支持的字段类型与 PostgreSQL 中的字段类型之间存在一些差异。对于不支持的字段类型,你可以尝试以下方法进行处理:

  1. 自定义转换器:你可以编写一个自定义的转换器,将 Flink CDC 支持的类型转换为 PostgreSQL 支持的类型。例如,你可以创建一个将字符串转换为 Point 类型的转换器。
  2. 使用默认值:如果 PostgreSQL 支持该字段类型,你可以在 Flink CDC 的配置中为该字段指定一个默认值。这样,在数据转换过程中,如果遇到不支持的字段类型,Flink CDC 会使用这个默认值进行替换。
  3. 忽略不支持的字段:如果你确定 PostgreSQL 数据库中的某些字段不需要同步到其他系统,你可以在 Flink CDC 的配置中将这些字段设置为忽略。这样,Flink CDC 在处理数据时会跳过这些字段,不会报错。
  4. 升级 Flink CDC 和 PostgreSQL 版本:如果以上方法都无法解决问题,你可以考虑升级 Flink CDC 和 PostgreSQL 的版本,以获得对更多字段类型的支持。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584644



问题五:flink cdc 3.0 同步mysql 数据,怎么配置排除某列?

flink cdc 3.0 同步mysql 数据,怎么配置排除某列?



参考答案:

debezium.column.exclude.list: databaseName.tableName.columnName

这是整库同步的用法,直接搬debezium的配置排查



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584643

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
|
4月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
2月前
|
SQL 人工智能 关系型数据库
如何实现MySQL百万级数据的查询?
本文探讨了在MySQL中对百万级数据进行排序分页查询的优化策略。面对五百万条数据,传统的浅分页和深分页查询效率较低,尤其深分页因偏移量大导致性能显著下降。通过为排序字段添加索引、使用联合索引、手动回表等方法,有效提升了查询速度。最终建议根据业务需求选择合适方案:浅分页可加单列索引,深分页推荐联合索引或子查询优化,同时结合前端传递最后一条数据ID的方式实现高效翻页。
134 0
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
在CentOS 8.x上安装Percona Xtrabackup工具备份MySQL数据步骤。
以上就是在CentOS8.x上通过Perconaxtabbackup工具对Mysql进行高效率、高可靠性、无锁定影响地实现在线快速全量及增加式数据库资料保存与恢复流程。通过以上流程可以有效地将Mysql相关资料按需求完成定期或不定期地保存与灾难恢复需求。
131 10
|
28天前
|
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。
359 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
2月前
|
SQL 存储 缓存
MySQL 如何高效可靠处理持久化数据
本文详细解析了 MySQL 的 SQL 执行流程、crash-safe 机制及性能优化策略。内容涵盖连接器、分析器、优化器、执行器与存储引擎的工作原理,深入探讨 redolog 与 binlog 的两阶段提交机制,并分析日志策略、组提交、脏页刷盘等关键性能优化手段,帮助提升数据库稳定性与执行效率。
|
21天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL安全最佳实践:保护你的数据库
本文深入探讨了MySQL数据库的安全防护体系,涵盖认证安全、访问控制、网络安全、数据加密、审计监控、备份恢复、操作系统安全、应急响应等多个方面。通过具体配置示例,为企业提供了一套全面的安全实践方案,帮助强化数据库安全,防止数据泄露和未授权访问,保障企业数据资产安全。
|
6天前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
39 3
|
12天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。
|
1月前
|
存储 运维 关系型数据库
从MySQL到云数据库,数据库迁移真的有必要吗?
本文探讨了企业在业务增长背景下,是否应从 MySQL 迁移至云数据库的决策问题。分析了 MySQL 的优势与瓶颈,对比了云数据库在存储计算分离、自动化运维、多负载支持等方面的优势,并提出判断迁移必要性的五个关键问题及实施路径,帮助企业理性决策并落地迁移方案。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多