实时计算 Flink版产品使用问题之使用Spark ThriftServer查询同步到Hudi的数据时,如何实时查看数据变化

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哪个版本有sqlserverCatalog,能根据表名拿到对应的字段和字段类型?

flink cdc哪个版本有sqlserverCatalog,能根据表名拿到对应的字段和字段类型?



参考答案:

你指的是flink-connector-jdbc吧,这个是连接器的特性,1.17的好像就支持了



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584664



问题二:flink cdc 每次都要重新在datagrip里面新开一个窗口才能看到数据的变化,为什么?

用spark thriftserver 查询flink cdc 同步到hudi的数据的时候,每次都要重新在datagrip里面新开一个spark query窗口才能看到数据的变化?



参考答案:

你这个是spark 的session 模式导致的bug吧,试下 refresh下 hudi的table呢



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584662



问题三:阿里flink云服务,如何使用这种CDC整库?有没有案例?

阿里flink云服务,如何使用这种CDC整库?有没有案例?



参考答案:

直接用cdas就行了



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584660



问题四:Flink这个 busy 是啥意思?

Flink这个 busy 是啥意思?



参考答案:

在Flink中,"busy"是指一个subtask的消费速率低于上游的生产,这个subtask的InputChannel buffer会被撑满,然后上游subtask的负责转发数据的nettyServer会收到消息,停止发送数据,直到上游subtask的ResultPartition撑满,上游的算子就被背压了。在这种情况下,一个subtask/算子是否背压和他本身的处理情况没有直接关系,而是取决于下游是否有subtask的处理速度一直低于输入速率;换言之,取决于下游算子的busy time。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586039



问题五:有人接过influxDB吗?Flink这里为什么没有提供setHost()?

有人接过influxDB吗?Flink这里为什么没有提供setHost()?



参考答案:

Flink中InfluxDB Connector的使用需要设置相关参数,包括InfluxDB的主机地址、数据库名称等。对于你提到的setHost()方法,在新版本的Flink InfluxDB Connector中可能已经不再使用。取而代之的是,你可以通过创建InfluxDbConfig对象来设定这些参数。具体来说,你可以这样配置:

public static List < JobLastCheckpointExternalPath > getCheckPoints (String jobId) {
    InfluxDbConfig config = new InfluxDbConfig (); 
    config. setHost ("http://influxdb.slankka.com:8099"); //根据实际情况修改 
    config. setDatabase ("flink"); //根据实际情况修改 
}

在这段代码中,我们首先创建了一个InfluxDbConfig对象,然后调用其setHost()和setDatabase()方法来分别设置InfluxDB的主机地址和数据库名称。需要注意的是,这里的URL是InfluxDB的服务地址,可以是VPC网络地址,例如:https://localhost:8086或http://localhost:3242。此外,这个模块与InfluxDB 1.3.x版本兼容。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586026

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
|
9月前
|
SQL API Apache
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进,从传统数据集成方案的痛点出发,探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分:起源、探索、未来。在起源部分,分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题,引出 Flink CDC 的优势;探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力,深入讲解了 YAML 作业的细节,如模式演变、数据转换等;未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向,包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。
1054 12
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
zdl
|
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
579 56
|
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
504 17
|
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。
|
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。
199 2
|
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
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据平台的毕业设计02:Spark与实时计算
大数据平台的毕业设计02:Spark与实时计算
318 0
|
5月前
|
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。
547 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版