问题一:flink cdc3.0实现整库同步,有哪几种方式啊?
flink cdc3.0实现整库同步,有哪几种方式啊。一种是通过pipeline的方式,另一种是使用datastream api,还有别的方式吗?使用 sql 的话,只能实现分库分表同步,不能实现整库同步吧?
参考答案:
只有上述两个办法。
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问题二:Flink CDC里对于flink 的sink,上游有增删改的情况下,有什么推荐的组件吗?
Flink CDC里对于flink 的sink,上游有增删改的情况下,有什么推荐的组件吗?
参考答案:
对于Flink CDC 2.3.0,目前社区还没有计划支持TiDB 6.5版本。建议您关注社区的更新动态,以便了解何时会支持该版本。
对于您提到的一个包含200-300个字段的表,Flink CDC应该可以支持。但是,由于表的大小和复杂性可能会影响CDC的性能和稳定性,建议您在实际应用中进行充分的测试和优化。
对于Flink的sink组件,当上游有增删改操作时,推荐使用Debezium作为sink组件。Debezium是一个开源的、分布式的、可扩展的事件流平台,它可以与多种数据库系统(如MySQL、PostgreSQL等)一起使用,并支持增量同步和事务处理。
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问题三:Flink CDC如果不使用pipeline这种方式,flink cdc 3.0 支持表结构变更吗?
Flink CDC里如果不是使用pipeline这种方式,flink cdc 3.0 支持表结构变更吗?
参考答案:
datastream方式支持mysql 几个支持获取schemachange,但是需要你自己手动处理,或者参考dinky开发平台的整库同步。
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问题四:Flink CDC里静态变量不能做全局吗?
Flink CDC里静态变量不能做全局吗,我看我这样在main方法赋值后,到别的类拿不到,本地可以拿到,服务器就不行,这怎么办?
参考答案:
要用trainsien。用进程不行,就算启动几个taskmanager,他们之间的静态变量被赋值也可能不一,这样本地调试不会报空指针异常。
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问题五:Flink消费kafka数据丢失的问题怎么解决?
Flink消费kafka数据丢失的问题怎么解决?
参考答案:
Flink消费Kafka数据丢失的问题可能涉及多个环节,如Flink的消费模式、程序的稳定性、数据链路等。以下是一些建议的解决方法:
- 消费模式选择:Flink提供了不同的消费模式,包括latest和earliest。latest模式从最新的offset开始消费,而earliest模式从最早的offset开始。为了确保Kafka的数据不丢,建议使用earliest模式。如果确实需要使用latest模式,确保程序的稳定性,或者考虑使用其他工具如Spark Structured Streaming。
- 检查逻辑:首先,确认Flink job的逻辑是否正确。例如,可以读取原始日志文件数据源,然后使用相同的逻辑进行消费,看是否真的存在数据丢失。
- 数据链路检查:从业务反馈的日志丢失情况出发,对比微服务的原始日志与落在ES中的最终日志,以确定问题可能出现在哪些数据链路环节,如Kafka写入、Flink消费、ES存储等。
- 窗口聚合与ES存储:如果Flink的消费架构涉及到窗口聚合并存储到ES,需要确保Flink的稳定性。例如,某天晚上Flink挂机未及时发现,可能会导致数据丢失。可以考虑配置Kafka对offset的处理方式,如从最后一个Kafka offset开始消费。
- 异常捕获与脏数据处理:在复杂的Flink Job中,每个算子都可能出现脏数据或不合法数据。虽然可以在某些算子中使用大的try-catch进行异常捕获,但这并不是长久之计。因此,建议对脏数据进行过滤,并对整个Job进行稳定性增强。
总之,解决Flink消费Kafka数据丢失的问题需要综合考虑多个方面,包括消费模式选择、程序逻辑、数据链路和异常处理等。
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