flinkcdc initial方式启动，如何拿到全量阶段采集完成的时间点？

要获取Flink CDC作业在initial方式启动下全量数据采集完成的时间点，您可以参考以下方法：

1. 监控currentEmitEventTimeLag指标:

   • 通过实时计算控制台或监控系统，关注作业的currentEmitEventTimeLag指标^[1]。此指标反映了Source发送一条记录到下游节点的时间点与该记录在数据库中生成时间点之间的差值。当currentEmitEventTimeLag大于0时，表明作业已结束全量数据同步阶段，进入到了Binlog读取阶段，此时可认为全量采集基本完成。

2. 检查TM日志中的标志信息:

   • 另一个间接方法是检查TaskManager（TM）的日志，寻找类似“BinlogSplitReader is created”这样的日志条目。这条日志出现通常意味着全量数据读取完毕，系统正准备切换到处理Binlog增量数据，尽管这不是直接指示全量完成的确切时间点，但可以作为一个辅助信号。

结合这两种方法，您可以较为准确地判断和获取全量数据采集完成的时间点。请注意，实际操作中还需根据您的具体监控系统和日志配置来灵活应用这些策略。

相关链接
CDC问题 全表读取阶段效率慢、存在反压，应该如何解决？ https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-cdc

Flink UI:
在 Flink 的 Web UI 中，您可以查看每个 Task 的状态和完成时间。
选择您的 Flink CDC 作业，查看 JobManager 和 TaskManager 的界面。
在 TaskManager 的界面上，您可以找到每个 Task 的状态和完成时间，这可能包括全量数据采集的完成时间。
Checkpoint 状态:
如果您的 Flink CDC 作业启用了 Checkpointing，您可以查看 Checkpoint 状态来获取全量数据采集完成的时间点。
在 Flink UI 的 Checkpoint 界面上，您可以查看每个 Checkpoint 的状态和完成时间。

FlinkCDC（Change Data Capture）在启动时可以选择initial模式，这意味着它将首先捕获数据库表中的全量数据，然后再捕获增量变更数据。为了确定全量阶段采集完成的时间点，你可以采用几种不同的方法来追踪这个过程：

方法一：使用Flink Checkpoint机制

Flink 提供了checkpoint机制来保证exactly-once语义。在全量数据读取完成后，FlinkCDC会触发一个checkpoint，这标志着全量数据的处理已经完成。因此，你可以通过监控checkpoint的状态来确定全量数据读取完成的时间点。

1. 开启Checkpoint

   • 在Flink作业中启用checkpoint，例如每隔一定时间触发一次checkpoint。
   • 设置CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE以确保一致性。

2. 监控Checkpoint状态

   • 使用Flink Web UI查看checkpoint的状态。
   • 通过Flink的REST API或者客户端API获取checkpoint的信息。

3. 全量数据完成的标志

   • 当你看到第一个成功的checkpoint时，可以认为全量数据读取已经完成。

方法二：使用Flink的Metrics系统

Flink提供了一个强大的度量系统，可以用来收集各种关于作业执行的统计信息。你可以监控特定的度量指标来判断全量数据的读取是否完成。

1. 配置度量指标

   • 配置Flink作业以启用度量指标。
   • 如果FlinkCDC提供了相应的度量指标，你可以监控这些指标的变化。

2. 监控度量指标

   • 使用Flink Web UI查看度量指标。
   • 通过Flink的REST API或者客户端API获取度量指标。

3. 全量数据完成的标志

   • 查看度量指标，找到表示全量数据读取完成的度量值变化。

方法三：在FlinkCDC中添加日志记录

1. 添加日志记录

   • 在FlinkCDC的源代码中添加日志记录语句，标记全量数据读取开始和结束的时间点。
   • 或者，你可以使用FlinkCDC的配置选项来控制日志输出，比如设置特定的日志级别。

2. 解析日志文件

   • 分析日志文件中的相关日志条目，找出全量数据读取完成的时间点。

方法四：使用外部监控工具

1. 集成外部监控工具

   • 集成Prometheus等外部监控工具，通过暴露Flink的metrics endpoint来收集监控数据。
   • 监控FlinkCDC提供的特定指标，比如数据读取进度。

2. 监控数据读取进度

   • 通过监控工具的UI或者API来查看数据读取进度。

实际操作示例

假设你已经在Flink作业中启用了checkpoint，并且希望在Flink Web UI中查看checkpoint状态，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开Flink Web UI

   • 访问Flink集群的Web UI，通常地址形如 http://<job-manager-ip>:8081。

2. 查看作业列表

   • 在Web UI中找到正在运行的作业。

3. 查看Checkpoint状态

   • 打开作业详情页面，找到Checkpoint部分。
   • 查看最近的成功checkpoint，这应该标志着全量数据读取完成。

请注意，具体的实现细节可能会随着Flink版本的更新而有所变化。如果你需要更详细的指导或者遇到了具体的问题，请提供更多详细信息。

当Flink CDC使用initial模式启动时，它会先进行全量数据的读取，然后切换到增量模式。要获取全量阶段采集完成的时间点，您可以通过监控作业日志来找到。在Checkpoint时，MySQL源会以INFO级别打印日志，日志前缀为Binlog offset on checkpoint {checkpoint-id}。这个日志条目中的信息可以用来确定全量数据读取结束并开始处理Binlog的精确时间点。参见文档

监控currentEmitEventTimeLag指标:

登录实时计算控制台，导航至相应的工作空间和作业运维页面。
选择您的Flink CDC作业，关注currentEmitEventTimeLag指标。此指标反映了Source发送一条记录到下游节点的时间点与该记录在数据库中生成时间点之间的差值。
当currentEmitEventTimeLag大于0时，这表明作业已完成了全量数据同步，进入了Binlog读取阶段。

通过指标来查看时间点

1、一种方案是根据日志来判断，根据代码，在 JobManager 会打印这么一段日志：

INFO  com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.enumerator.MySqlSourceEnumerator [] - The enumerator receives finished split offsets FinishedSnapshotSplitsReportEvent{finishedOffsets={mydb.products:0={ts_sec=0, file=mysql-bin.000003, pos=7341, kind=SPECIFIC, gtids=, row=0, event=0}}} from subtask 0.
INFO  com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.assigners.AssignerStatus [] - Assigner status changes from INITIAL_ASSIGNING to INITIAL_ASSIGNING_FINISHEDINFO  com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.assigners.MySqlSnapshotSplitAssigner [] - Snapshot split assigner received all splits finished and the job parallelism is 1, snapshot split assigner is turn into finished status.

2、currentEmitEventTimeLag 指标记录的是 Source 发送一条记录到下游节点的时间点和该记录在 DB 里产生时间点差值，用于衡量数据从 DB 产生到离开 Source 节点的延迟。用户可以通过该指标判断 source 是否进入了 binlog 读取阶段：

即当该指标为 0 时，代表还在全量历史读取阶段；

当大于 0 时，则代表进入了 binlog 读取阶段。

所以可以通过拉取这个指标判断任务是否完成了全量阶段。

——参考链接。

在Apache Flink CDC (Change Data Capture) 中，当你选择initial模式启动任务时，Flink CDC首先会读取数据库的全量数据，然后再持续捕获增量的变更数据。为了确定全量数据采集完成的时间点，你可以利用Flink的水印（Watermark）机制或状态后端（State Backend）来追踪这一过程。

下面是一种方法，使用状态后端和Flink的KeyedProcessFunction来标记全量数据采集完成的时间点：
在上面的示例中，InitialLoadCompletionFunction使用了一个布尔类型的状态变量initialLoadCompleteState来跟踪全量数据的加载状态。当接收到第一个非全量数据的记录时，函数将状态更新为true，并通过Collector输出全量数据加载完成的时间点。

需要注意的是，上述示例中假设全量数据的记录包含一个特定的标记字段（例如"INITIAL_LOAD"）。在实际应用中，你可能需要根据具体的业务逻辑来判断哪些记录属于全量数据阶段。

此外，由于Flink CDC的初始加载是并行进行的，所以可能需要一个全局的协调者来确保所有并行实例的全量数据加载都已完成。这可以通过使用Flink的分布式状态后端和协调机制来实现，但具体的实现会比上面的示例更为复杂。在生产环境中，你可能还需要考虑容错和状态一致性的问题。

在使用 Apache Flink CDC (Change Data Capture) 以 initial 模式启动时，你可能希望知道全量数据（即初始快照）的采集何时完成。Flink CDC 并不直接提供一个 API 来通知全量阶段的完成：检查状态后端，使用 Flink Web UI，查看日志，使用 Flink SQL，CDC Source 状态