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

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:Flink scala 和 java混编,Java21的字符串模板不识别 有什么办法解决吗?

Flink scala 和 java混编,Java21的字符串模板不识别 有什么办法解决吗?



参考答案:

在Flink中,Scala和Java代码混编时,可能会遇到Java 21的字符串模板不识别的问题。为了解决这个问题,您可以尝试以下几种方法:

  1. 使用旧版的字符串拼接:如果您的项目不需要使用Java 21的新特性,可以考虑回退到旧版的字符串拼接方式,例如使用+运算符或String.format()方法来拼接字符串。
  2. 使用Scala的字符串插值:在Scala中,您可以使用s字符串插值,它允许您在字符串中直接嵌入变量。例如,val name = "Flink"; val s = s"Hello, $name!"
  3. 使用第三方库:您也可以考虑使用第三方库,如Apache Commons Lang中的StringUtils类,它提供了丰富的字符串操作功能。
  4. 避免混编:鉴于Flink社区已经将主要焦点转向Java API,并且Scala支持与Java API并不同步,您可能需要考虑是否有必要混编Scala和Java代码。如果可能的话,尽量统一使用Java或Scala来编写Flink应用程序,这样可以减少兼容性问题。
  5. 升级Flink版本:检查您的Flink版本是否支持Java 21的特性。如果不支持,您可能需要升级Flink到一个较新的版本,以便能够使用Java 21的新特性。
  6. 自定义处理器:如果需要使用Java 21的字符串模板表达式,您可以尝试自定义一个处理器来处理这些表达式。

总的来说,在实施上述解决方案时,请确保充分测试以确保代码的稳定性和兼容性。此外,考虑到Flink社区对Scala支持的态度,长期来看,向Java迁移可能是一个更为稳妥的选择。



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问题二:请教一个问题,flink on yarn,tracking-url是如何注册的?

请教大佬们一个问题,flink on yarn,用FlinkYarnSessionCli启动session时,tracking-url是如何注册的,也就是yarn app list中tracking-url是怎么注册成flink的dashbord url的,是哪块代码逻辑的,求大佬们指点一下?



参考答案:

tracking URL 是通过 FlinkYarnSessionCli 类中的 run 方法中的 createApplicationSubmissionContext 方法来注册的。具体来说,Flink 在 YARN 上启动时会创建一个 YARN Application,其中会包含 Flink 的 Dashboard URL 信息。在 FlinkYarnSessionCli 类中,会将 Dashboard URL 注册到 YARN 的 Application Report 中,这样就可以在 YARN 的应用列表中看到 Flink 的 Dashboard URL。相关的代码逻辑主要在 FlinkYarnSessionCli 类中的 run 方法中实现。



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问题三:flink on yarn模式 使用zk 请问下,可以做什么配置来从检查点重启呢?

flink on yarn模式 使用zk 做ha

zk抖动断开连接导致任务失败

但是任务失败时会清掉zk里的ha的数据,导致任务无法自动从检查点重启

请问下,可以做什么配置来从检查点重启呢?



参考答案:

关注 zk抖动问题 好像老版本有这个问题



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问题四:有没有用flink cdc做过mysql整库的实时同步?

有没有大神用flink cdc做过mysql整库的实时同步?



参考答案:

有使用Flink CDC实现MySQL整库的实时同步的案例。

Flink CDC(Change Data Capture)是Apache Flink中用于捕获数据库变化数据的一项技术,它能够实时地捕获和同步数据库中的数据变更。以下是一些关于使用Flink CDC进行MySQL整库实时同步的实践案例和相关信息:

  1. MysqlCDC项目:有一个基于Flink CDC的项目,通过datastream方式实现了MySQL之间的全量和增量同步。这个项目是用Java编写的,用户只需要配置好源数据库和目标数据库的信息,运行项目中的main函数,就能实现多库多表的同步。
  2. 数据同步到其他存储系统:在许多场景中,当数据库的数据发生变化时,可能需要将这些变化同步到其他存储中间件,如Kafka、Elasticsearch等。使用Flink CDC可以实现这种类型的数据同步,减少业务代码与数据同步操作的耦合,从而降低维护成本并减少代码冗余。
  3. 环境准备和配置:为了实现实时同步,需要准备相应的环境,包括安装JDK、Flink以及MySQL等。还需要创建用于同步的源数据库和目标数据库,并进行适当的配置以完成同步任务。
  4. 实时同步到Doris:有实践案例介绍了如何使用Flink CDC版本2.4将MySQL数据库实时同步到Doris数据库。这包括了环境的准备、Flink CDC的配置、数据同步流程以及需要注意的事项。

综上所述,Flink CDC确实可以用来做MySQL整库的实时同步,并且已经有相关的实践案例和项目。这些案例和项目展示了Flink CDC在数据同步方面的能力和实用性。在实施同步时,需要考虑到环境的配置、数据的一致性要求以及同步策略等多个方面,以确保同步过程的高效和可靠。



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问题五:我Flink有一个数据流connect广播流 请问有什么办法解决吗?

我Flink有一个数据流connect广播流 广播流优先级好像很低 每次都得等数据流积压消完 才开始消费 请问有什么办法解决吗?



参考答案:

可以考虑在使用广播流的open方法里,先获取广播流数据,后面将广播流的的数据在去更新 ,



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