实时计算 Flink版产品使用问题之怎么实现跨多个DRDS的数据同步

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:在flink1.17版本中消费一段时间后,kafka-group的 offset 就重置了怎么回事?

使用 阿里云全托管flink产品, 在flink1.17版本中, 使用 KafkaSource API创建source端,源码中默认开启了checkpoint的时候提交offset 到kafka-broker, 自己的代码中不用在手动开启checkopint, 全部通过 VVR产品界面开启,但是目前发现一个问题,就是消费数据的时候,消费一段时间后,kafka-group的 offset 就重置了,看起来像重置到 earliest 了



参考答案:

还有没有同样consumer group的作业在运行



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599599



问题二:有没有什么办法通过一个 flink CDC同步来实现?

我们现在是有三个DRDS, 然后每个DRDS下面又各自挂有一定数量的RDS,

是要做三个Flink CDC同步嘛?

还是说 有没有什么办法通过一个 flink CDC同步来实现



参考答案:

DRDS还不支持



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599598



问题三:Flink实时数仓在现有资源的情况下最好建在哪里?

可用资源:datahub, RDS, ES,flink

场景:有RDS中有三个部分的欠费A表、B表、C表, 这三个表在RDS中本身就是一直在变化的, A B C三个部分共同组成欠费

目标:实现实时欠费统计 存入实时数仓中的层中的欠费D表(D表的数据需要一直实时被更新)

问题:

1、实时数仓在现有资源的情况下最好建在哪里(其实最好是有kafka),

2、D表的数据怎么实现一直实时变化更新 (这个不是统计一个小时内的欠费,想实现类似于原生flink的状态数据更改)



参考答案:

RDS -> Flink CDC -> RDS/ES.



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599597



问题四:Flink CDC里我用的cdc2. 4的版本,为什么在运行程序时会重复读取oracle 中的数据?

Flink CDC里我用的cdc2. 4的版本,为什么在运行程序时会重复读取oracle 中的数据?并且重复时间和我的ck 配置时间有关系,这个问题应该怎么解决?



参考答案:

在Flink CDC中使用cdc2.4版本时,如果遇到重复读取Oracle中的数据的问题,这可能是由于几个原因造成的。以下是可能的原因和相应的解决方案:

  1. 检查Oracle数据库配置:确保您的Oracle数据库已经启用了日志归档,并且被捕获的表或数据库上已经启用了增量日志记录。这是实现实时数据捕获的基本要求。
  2. 检查CDC配置:确认您的Flink CDC配置是否正确,特别是与checkpoint相关的配置。错误的checkpoint配置可能会导致数据的重复读取。
  3. 检查Flink作业状态:如果Flink作业存在反压(backpressure),CDC Source中的Binlog Client可能会因为反压而无法继续读取数据,这可能导致重复读取问题。解决方案是优化Flink作业以减少反压情况的发生。
  4. 检查数据库连接超时设置:如果数据库上配置的连接超时时间过短,可能会导致Binlog Client连接被切断,从而影响数据的正常读取。您可以尝试增加数据库的连接超时时间来解决这个问题。
  5. 版本兼容性:虽然Flink CDC 2.1版本开始增加了对Oracle的支持,但是如果您使用的是更早的版本或者Oracle数据库的版本较旧,可能会存在兼容性问题。请确保您使用的Flink CDC版本与Oracle数据库版本兼容。
  6. 监控和日志分析:通过监控Flink作业的运行状态和查看日志信息,可以帮助您更准确地定位问题所在。
  7. 咨询社区和支持:如果上述方法都无法解决问题,建议在Flink社区或者寻求官方支持,提供详细的问题描述和相关配置信息,以便得到更专业的帮助。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599301



问题五:Flink CDC里这个一直是100%是什么原因?

Flink CDC里这个一直是100%是什么原因? source我没动,只是改了composer的这一点逻辑 mysql to doris的pipeline运行正常的,但是这个mysql to hudi的pipeline我这样改了一下,第一步就busy 100%了,source我没动



参考答案:

应该是SchemaOperator算子阻塞了吧。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599299

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
|
10天前
|
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。
zdl
|
1天前
|
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
14 0
|
26天前
|
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。
32 2
|
29天前
|
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
|
1月前
|
SQL 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后,我发现Flink凭借其流批一体的优势,在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理,还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理,确保数据处理既快又准。此外,Flink提供了多样化的编程接口和运维工具,简化了开发流程,但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用,Flink展现了高可用性和安全性,不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具,以提升用户体验。
112 0
|
1月前
|
SQL 运维 数据管理
在对比其他Flink实时计算产品
在对比其他Flink实时计算产品
|
3月前
|
存储 SQL 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之如何高效地将各分片存储并跟踪每个分片的消费位置
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。
|
3月前
|
消息中间件 Kafka 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之如何处理数据并记录每条数据的变更
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。
|
3月前
|
资源调度 Java Scala
实时计算 Flink版产品使用问题之如何实现ZooKeeper抖动导致任务失败时,能从最近的检查点重新启动任务
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。
|
3月前
|
消息中间件 存储 关系型数据库
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版