实时计算 Flink版产品使用问题之使用CTAS同步MySQL到Hologres时出现的时区差异,该如何解决

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:我们公司有个flink实时数仓的项目,想请问下咱们这边是否有成熟的落地方案和服务可以售卖?

我们公司有个flink实时数仓的项目,想请问下咱们这边是否有成熟的落地方案和服务可以售卖?



参考答案:

请参考此文档https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/build-real-time-data-warehouse-based-on-flink-hologres?spm=a2c4g.11174283.0.0.16b67e892nN9xP



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599612



问题二:flink checkpoints 默认是增量还是全量的?

flink checkpoints 默认是增量还是全量的?



参考答案:

增量



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599611



问题三:如果要定位Flink消费慢,有啥文章吗?

如果要定位Flink消费慢,有啥文章吗?



参考答案:

把合并算子链解开,然后看哪个sink 慢,就优化哪个



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599610



问题四:flink时区问题怎么解决?

flink时区问题怎么解决?用ctas同步mysql到hologres时,同步元数据字段op_ts时,会发现hologres里的和flink时区问题,怎么解决?而且实际差了八小时,这个有解决方法吗?



参考答案:

原因:无论是Mysql的timestamp还是datetime 在 ctas 同步时会先转化为无时区的Flink timestamp , 无时区的Flink timestamp 会在写入操作时被映射为holo包含时区的timestamp_tz, 且写入时的时区采用实时计算Flink产品所在机器的JVM时区(+8区域)具体分析:从RDS读取的时间转换为Flink TimeStamp(无时区),以用户期望为例:1. 假定mysql在UTC时区,读取到Flink的数据为无时区的2021-04-18 00:00:00。2. Flink写入到Hologres时,按照+8时区写入为2021-04-18 00:00:00+8临时修复策略:将JVM机器的时区与mysql保持一致,在 env.java.opts 增加 -Duser.timezone=UTC。那么同样的例子,写入hologres的时间为2021-04-18 00:00:00+0,即相当于2021-04-18 08:00:00+8。在VVP平台更改JVM时区的操作如下:

后续产品改进措施:8.0.6预计将Flink TimeStamp写入Hologres timestamp tz的时间采用Flink时区(通过SET 'table.local-time-zone' = 'UTC'设置;)来进行映射,而非采用JVM时区。后续会通过将CTAS映射关系改为: mysql datatime -> flink timestamp ltz -> hologres timestamp tz, 使得数据流转的过程中不再受时区影响,但由于CTAS作业线上作业较多,本方案仍需要讨论评估影响,可能会通过一些选项进行新老行为兼容。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

把合并算子链解开,然后看哪个sink 慢,就优化哪个



问题五:flink没有显示可用的连接器怎么办?

flink没有显示可用的连接器怎么办?



参考答案:

当Flink没有显示可用的连接器时,您可以尝试以下几种方法来解决这个问题:

  1. 检查连接器依赖:确保您的项目中包含了正确版本的连接器依赖。例如,如果您需要使用Kafka连接器,您需要在项目的构建文件中添加Flink Kafka连接器的依赖。
  2. 更新Flink版本:有时候,某些连接器可能不支持您当前使用的Flink版本。检查Flink官网或文档,确认您使用的连接器是否与您的Flink版本兼容。
  3. 添加插件:对于某些特殊的存储系统,可能需要添加相应的插件才能使连接器正常工作。请参考Flink官方文档或社区指南来添加必要的插件。
  4. 查看日志和错误信息:如果连接器无法正常工作,查看Flink的日志文件和错误信息可能会提供有用的线索。这些信息可以帮助您定位问题所在。
  5. 社区支持:如果以上方法都无法解决问题,您可以寻求Flink社区的帮助。在Flink的官方论坛、邮件列表或者社区聊天室中提问,通常会有经验丰富的开发者提供帮助。
  6. 官方文档:查阅Flink的官方文档,了解不同连接器的使用方法和配置要求。官方文档通常会提供详细的说明和示例代码。
  7. 环境配置:确保您的环境配置正确,包括网络设置、权限设置等,以便连接器能够顺利连接到数据源或目标存储系统。
  8. 重启Flink:在一些情况下,重启Flink作业或服务可能有助于重新加载和识别连接器。
  9. 检查类路径:确保连接器的JAR包已经被正确地添加到Flink的类路径中。
  10. 自定义连接器:如果现有的连接器不能满足您的需求,您可以考虑开发自定义连接器。这需要一定的编程知识,但是可以根据您的具体需求来实现数据的读取和写入。

综上所述,解决Flink连接器不显示的问题通常需要结合具体的报错信息和日志来进行排查,同时也要确保对Flink的使用和配置有正确的理解。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:


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。
目录
打赏
0
0
0
1
1160
分享
相关文章
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。
540 12
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
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
363 17
实时计算 Flink版产品使用问题之同步时,上游批量删除大量数据(如20万条),如何提高删除效率
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。
实时计算 Flink版产品使用问题之全量同步的内存释放该怎么实现
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。
实时计算 Flink版产品使用问题之同步MySQL多张表的过程中,内存释放依赖于什么
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。
实时计算 Flink版产品使用问题之Oracle数据库是集群部署的,怎么进行数据同步
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。
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。
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
437 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
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
354 56

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多
    AI助理

    你好,我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等

    登录插画

    登录以查看您的控制台资源

    管理云资源
    状态一览
    快捷访问