flink cdc 同步pgsql 会丢数据吗？我这查的快照的数据都少为啥？

在使用 Flink CDC 同步 PostgreSQL 数据到 Hive 时，如果发现 Hive 中的数据比原库少，可能存在以下原因和解决方案：

1. 数据丢失的可能性分析

Flink CDC 本身设计上是基于数据库的变更日志（如 PostgreSQL 的逻辑复制槽）来捕获数据变更的，理论上不会主动丢弃数据。但如果出现数据丢失，可能与以下因素有关：

1.1 检查点（Checkpoint）未正确完成

Flink 的状态管理依赖于检查点机制。如果检查点未能成功完成，可能会导致部分数据未被持久化到目标存储中。

• 问题原因：检查点超时、反压或网络问题可能导致检查点失败。
• 解决方案：
  • 确保检查点配置合理，例如调整 checkpoint.interval 和 checkpoint.timeout 参数。
  • 检查是否存在反压问题，并优化作业性能。
  • 在 Flink UI 中查看检查点历史，确认是否有失败记录。

1.2 快照清理过早

Flink 的快照文件用于还原历史状态。如果快照文件被过早清理，可能会导致部分数据无法恢复。

• 问题原因：快照文件的保留时间或数量设置过短。
• 解决方案：
  • 调整快照文件的保留策略，例如增加 snapshot.num-retained.min 和 snapshot.time-retained 参数值。
  • 确保快照文件清理时，其关联的历史数据文件未被删除。

1.3 PostgreSQL 逻辑复制槽问题

PostgreSQL 的逻辑复制槽用于捕获增量数据。如果复制槽出现问题，可能会导致数据丢失。

• 问题原因：
  • 复制槽未正确配置或被意外删除。
  • PostgreSQL 的 WAL 日志被清理，导致增量数据无法读取。
• 解决方案：
  • 确保逻辑复制槽始终存在，并定期监控其状态。
  • 调整 PostgreSQL 的 wal_keep_segments 或 max_replication_slots 参数，确保 WAL 日志不被过早清理。

2. 数据写入 Hive 的一致性问题

即使 Flink CDC 成功捕获了所有数据，写入 Hive 时仍可能出现数据不一致的情况。

2.1 写入延迟

Hive 是批处理系统，数据写入可能存在延迟，尤其是在使用分区表时。

• 问题原因：
  • 分区未及时提交。
  • Hive 表的分区过期策略可能导致部分数据被清理。
• 解决方案：
  • 检查 Hive 表的分区配置，确保分区未被过早删除。
  • 调整 partition.expiration-time 参数，延长分区的保留时间。

2.2 数据写入失败

Flink 写入 Hive 时，如果发生写入失败，可能会导致部分数据未被写入。

• 问题原因：
  • 目标 Hive 表的存储空间不足。
  • 写入过程中发生网络或权限问题。
• 解决方案：
  • 检查 Hive 表的存储空间和权限配置。
  • 查看 Flink 作业日志，定位写入失败的具体原因。

3. 数据校验与排查方法

为了进一步确认数据丢失的原因，可以采取以下步骤进行排查：

3.1 校验源表与目标表的数据量

• 使用 SQL 查询源表和目标表的数据量，对比两者是否一致。
• 如果发现差异，可以通过主键或唯一标识字段定位缺失的数据。

3.2 检查 Flink 作业日志

• 查看 Flink 作业日志，确认是否有异常或错误信息。
• 特别关注检查点和快照相关的日志，确认是否有失败记录。

3.3 验证 PostgreSQL 的逻辑复制槽

• 使用以下命令检查逻辑复制槽的状态：

  SELECT * FROM pg_replication_slots;
  

• 确保复制槽的 active 状态为 true，并且没有积压的 WAL 日志。

4. 注意事项

• 重要提醒：Flink CDC 2.4.0 版本不支持同步 PostgreSQL 备库的数据，因此必须从主库读取数据。
• 建议：在生产环境中，定期备份 PostgreSQL 的逻辑复制槽和 Flink 的检查点文件，以防止数据丢失。

通过以上分析和排查方法，您可以定位并解决 Flink CDC 同步 PostgreSQL 到 Hive 时数据丢失的问题。如果问题仍未解决，建议联系阿里云技术支持团队获取进一步帮助。