在Flink CDC中,确实,当设置多并行度时,数据的顺序处理可能会受到影响。这是因为多个并行任务并行处理数据,并且数据到达的顺序可能无法保证。如果你需要保证数据的顺序处理,有以下几种方法可以尝试:
使用单并行度:将 Flink CDC 作业的并行度设置为 1,这是最简单的方法,可以保证数据的顺序处理。但是,这可能不是最优的方法,因为它无法充分利用集群的资源。
使用更少的并行度:如果您不能接受单并行度,则可以尝试减少并行度。例如,将并行度设置为 2 或 3。这将有助于保持数据的顺序性,同时还能充分利用集群资源。
使用更小的状态窗口:如果您的任务有大量状态,可以考虑使用更小的状态窗口。这将有助于减少每个并行任务需要存储的状态量,从而减轻单个TaskManager的内存压力。
优化数据处理逻辑:此外,还可以通过优化数据处理逻辑来减少状态的大小。例如,可以考虑将一些中间结果写入外部存储系统,而不是仅将其存储在内存中。
目前增量阶段一定是单并行度,scan.incremental.close-idle-reader.enabled = true 来Whether to close idle readers at the end of the snapshot phase. The flink version is required to be greater than or equal to 1.14 when 'execution.checkpointing.checkpoints-after-tasks-finish.enabled' is set to true.最小化的使用资源 ,此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”
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