实时计算 Flink版产品使用问题之mini-cluster模式下,怎么指定checkpoint的时间间隔

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*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Flink CDC项目中,我正在使用Flink PostgreSQL CDC功能是否支持断点续传?

在Flink CDC项目中,我正在使用Flink PostgreSQL CDC功能,想知道它是否支持断点续传(即从上次停止的位置恢复读取变更数据)。我已经设置了checkpoint,周期为3分钟,并且在每次checkpoint时保存了PostgreSQL CDC source的offset记录。在配置文件中,我设置了如下参数:snapshot.mode: never

plugin.name: pgoutput

slot.name: myslot_test

但是在作业重启时,我尝试使用上一次checkpoint中保存的offset来恢复CDC数据流,却发现从老数据开始读取,而不是从上次checkpoint的offset处开始。请问我的配置或恢复方式是否存在错误,为什么断点续传没有生效?有没有相关的代码示例可以参考?



参考答案:

增量快照都支持。按照官网文档

https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-3.0/content/connectors/postgres-cdc.html



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599262



问题二:FlinkCDC 3.0 mini-cluster 模式下如指定 checkpoint?

FlinkCDC 3.0 mini-cluster 模式下如指定 checkpoint?



参考答案:

在Flink CDC 3.0的mini-cluster模式下,你可以通过修改flink-conf.yaml配置文件来指定checkpoint的时间间隔。具体操作如下:

  1. 编辑配置文件:找到Flink的配置文件flink-conf.yaml,这个文件通常位于Flink安装目录的conf文件夹下。
  2. 设置checkpoint间隔:在flink-conf.yaml文件中,找到execution.checkpointing.interval配置项,将其值设置为你想要的checkpoint间隔时间,单位是毫秒。例如,如果你想要设置checkpoint间隔为5秒,那么应该将配置项设置为execution.checkpointing.interval: 5000
  3. 其他checkpoint配置:你还可以根据需要设置其他与checkpoint相关的配置,例如checkpoint的执行模式、最小暂停时间以及允许的失败次数等。
  4. 保存并重启:保存对配置文件的修改,并重启Flink集群以使更改生效。

请注意,设置checkpoint间隔时需要考虑作业的数据处理速度和系统资源,以确保checkpoint能够成功完成而不会导致作业failover。此外,合理的checkpoint间隔可以提高Flink作业的容错能力和恢复速度,是确保Flink可靠性的重要配置。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599260



问题三:Flink CDC里我在做mysql到doris的整库同步,怎么做到下面这个操作?

Flink CDC里我在做mysql到doris的整库同步,需要把某个表排除,通过debezium.table.exclude.list设置了排除的表名,但没有生效,还是把所有表都同步了,有碰到过类似问题的吗?是不是用法不对? yaml任务文件这么配置的。这个是正向匹配吧?怎么做到反向排除?



参考答案:

用这个试试。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599259



问题四:Flink CDC里mysql通过cdc到doris,mysql的opts只到秒,那写入顺序咋保证?

Flink CDC里mysql通过cdc到doris,mysql的opts只到秒,那写入顺序咋保证?如果1年内更新了两次,可能顺序就不对,比如cp设置1秒,那1秒内累计的数据一个批次到doris,doris不按照顺序写吧?



参考答案:

增量阶段并行度只有1就是为了保证顺序,且全局为1。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599258



问题五:flink cdc 3.0支持如下场景吗?

flink cdc 3.0支持如下场景吗?MySQL整库同步Doris一段时间以后,新建了一张MySQL新表,任务会动态感知,并对这个新表进行全量+增量同步 。我将任务从checkpoint恢复,但是不会同步新表的数据,但是新表的名称是满足表的正则表达式的是为什么?



参考答案:

前不支持,但是目前支持动态加表,从快照重启作业,对这个新表进行全量+增量同步同步,新增表也不会断流。 我刚刚看了代码, 动态加表的pipeline没有通过参数暴漏出来



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599257

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
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
Apache Flink CDC 3.4.0 版本正式发布!经过4个月的开发,此版本强化了对高频表结构变更的支持,新增 batch 执行模式和 Apache Iceberg Sink 连接器,可将数据库数据全增量实时写入 Iceberg 数据湖。51位贡献者完成了259次代码提交,优化了 MySQL、MongoDB 等连接器,并修复多个缺陷。未来 3.5 版本将聚焦脏数据处理、数据限流等能力及 AI 生态对接。欢迎下载体验并提出反馈!
860 1
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
基于Flink CDC 开发,支持Web-UI的实时KingBase 连接器,三大模式无缝切换,效率翻倍!
TIS 是一款基于Web-UI的开源大数据集成工具,通过与人大金仓Kingbase的深度整合,提供高效、灵活的实时数据集成方案。它支持增量数据监听和实时写入,兼容MySQL、PostgreSQL和Oracle模式,无需编写复杂脚本,操作简单直观,特别适合非专业开发人员使用。TIS率先实现了Kingbase CDC连接器的整合,成为业界首个开箱即用的Kingbase CDC数据同步解决方案,助力企业数字化转型。
1191 5
基于Flink CDC 开发,支持Web-UI的实时KingBase 连接器,三大模式无缝切换,效率翻倍!
|
11月前
|
分布式计算 资源调度 大数据
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(一)
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(一)
311 0
|
11月前
|
分布式计算 资源调度 大数据
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(二)
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(二)
231 0
|
8月前
|
存储 监控 算法
Flink 四大基石之 Checkpoint 使用详解
Flink 的 Checkpoint 机制通过定期插入 Barrier 将数据流切分并进行快照,确保故障时能从最近的 Checkpoint 恢复,保障数据一致性。Checkpoint 分为精确一次和至少一次两种语义,前者确保每个数据仅处理一次,后者允许重复处理但不会丢失数据。此外,Flink 提供多种重启策略,如固定延迟、失败率和无重启策略,以应对不同场景。SavePoint 是手动触发的 Checkpoint,用于作业升级和迁移。Checkpoint 执行流程包括 Barrier 注入、算子状态快照、Barrier 对齐和完成 Checkpoint。
1515 20
zdl
|
10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
424 56
|
10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。
|
11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。
144 2
|
11月前
|
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
|
11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。
288 0

相关产品

  • 实时计算 Flink版