实时计算 Flink版产品使用问题之不开启checkPoint会导致什么情况发生

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里每次更新都包含所有字段吗?

Flink CDC里每次更新都包含所有字段吗?



参考答案:

是的,一打印便知。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590820



问题二:Flink CDC里关于#2217问题有后续吗?

Flink CDC里关于#2217问题有后续吗,最后帖子说的【从指定的binlog位点启动】这个功能有没有实现方式?



参考答案:

关于Flink CDC中的#2217问题,目前还没有明确的后续。该问题涉及到从指定的binlog位点启动功能,但目前还没有实现方式。

从指定的binlog位点启动是指在Flink CDC中,用户可以选择从特定的binlog位置开始读取和处理数据,而不是从最早的binlog位置开始。这对于一些需要从特定时间点开始消费数据的场景非常有用。

然而,目前Flink CDC并没有提供直接的方式来实现这个功能。用户仍然需要手动指定起始的binlog位置,并确保该位置之前的所有事件都已经成功处理。

如果你对这个问题感兴趣,可以考虑在Flink社区中提出一个新的issue,以讨论和推动该功能的实现。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590814



问题三:Flink CDC里不开启checkPoint有什么影响吗?

Flink CDC里不开启checkPoint有什么影响吗?



参考答案:

flink-cdc的依赖checkpoint机制的,不开不行。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590813



问题四:Flink CDC里为什么mongo cdc之前的pipline下推到mongo的参数没了呢?

Flink CDC里为什么mongo cdc之前的pipline下推到mongo的参数没了呢。现在快照阶段直接查全表没法过滤了吗?2.2的参数copy.existing.pipeline 在2.3以后没了怎么办?



参考答案:

Flink CDC中,MongoDB的CDC插件在处理下推到MongoDB时,可能会出现参数丢失的情况。这可能是因为MongoDB的CDC插件在处理下推操作时,没有正确传递参数导致的。

为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:

  1. 检查你的Flink CDC配置,确保在下推到MongoDB时传递了正确的参数。你可以查看Flink CDC的文档或者示例代码,了解如何正确配置下推参数。
  2. 如果问题仍然存在,你可以尝试使用MongoDB的查询过滤器来过滤数据。在快照阶段,你可以使用MongoDB的查询语句来过滤需要的数据,然后再将结果写入到目标表中。

关于copy.existing.pipeline参数的问题,确实在Flink 2.3以后的版本中被移除了。这是因为Flink 2.3以后的版本引入了新的源表API,不再支持copy.existing.pipeline参数。

如果你需要在Flink 2.3及以上版本中使用MongoDB的CDC插件,并且需要保留现有的管道逻辑,你可以考虑自定义一个转换函数来实现类似的功能。你可以在转换函数中读取源表的数据,并根据需要应用管道逻辑,然后将结果写入到目标表中。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590811



问题五:Flink CDC里假设我做widow计算使用ProcessTime计算,会有什么问题啊?

Flink CDC里假设我做widow计算使用ProcessTime计算,然后我有20台机器,其中4台机器错乱了,时间提前了2个小时,然后这会导致什么问题?

  1. 我的水位线会怎么样,会因为提前的事件导致我正常的时间变成延迟数据吗?
  2. 我的窗口计算 正常的数据 和不正常的是不是都产生了异常的数据



参考答案:

在 Apache Flink 中,如果使用 ProcessTime 窗口进行计算,并且有部分 TaskManager 机器的时间设置错误(提前了2个小时),这将会对窗口计算造成显著的影响,因为 ProcessTime 是基于每个 TaskManager 的本地系统时间来推进水位线(watermark)的。

水位线会怎么样?

由于水位线是根据各个 TaskManager 的本地时间独立生成和推进的,所以那4台时间错乱的机器将会生成较早的水位线。这意味着它们可能会更快地将数据标记为“及时”,并触发相应的窗口计算。然而,其余正确时钟的机器则按正常时间处理数据。

是否会导致正常时间的数据变成延迟数据?

不会直接导致正常时间的数据被视为延迟数据。但是,这种时间不一致的情况会导致整个流处理系统的全局一致性受到破坏。例如,在一个事件时间或处理时间窗口中,如果某些窗口提前关闭并触发计算,而其他窗口还在等待更准确的时间点到来,那么整体上的结果将是不正确的。

窗口计算的结果会怎样?

  • 正常时间的机器上,窗口计算是基于正确的时间推进。
  • 错误时间的机器上,窗口会基于错误的时间推进,可能过早地聚合数据,从而产生不符合预期的计算结果。

由于集群内时间不一致,窗口计算的最终输出数据将是异常的,因为它混合了基于不同时间基准计算出来的结果。要解决这个问题,必须确保所有参与计算的节点具有同步的时间源,尤其是在依赖于处理时间进行窗口计算时。在生产环境中强烈建议使用事件时间或者与 NTP 服务器同步过的处理时间以保持时钟的一致性。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590810

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
|
1月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1168 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
1月前
|
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
156 56
|
1月前
|
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。
|
2月前
|
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。
44 2
|
2月前
|
运维 搜索推荐 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
82 1
|
2月前
|
运维 监控 Serverless
阿里云实时计算Flink版评测报告
阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务,基于Apache Flink构建,提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品,展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。
|
2月前
|
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。
51 0
|
3月前
|
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。
|
5月前
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
863 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
4月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版