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具备数据库基础知识，了解数据库的分类，具备安装MySQL数据库的能力，掌握MySQL数据类型知识，基本了解常用SQL语句，对阿里云数据库产品有基本认知。
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暂时未有相关云产品技术能力~
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2025年03月
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03.15 23:48:28
回答了问题
2025-03-15 23:48:28
Flink CDC任务从savepoint/checkpoints状态中恢复作业错误问题
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03.15 22:52:48回答了问题
2025-03-15 22:52:48
什么样的代码让人一眼就能看出是AI写的？
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回答了问题
2025-03-15
Flink CDC任务从savepoint/checkpoints状态中恢复作业错误问题
Flink CDC任务从savepoint/checkpoints状态中恢复作业错误问题根据您提供的上下文信息，Flink CDC任务在尝试从savepoint或checkpoint恢复时遇到了异常。以下是对该问题的详细解释和可能的原因分析： 恢复流程概述Checkpoint恢复：当Flink任务发生故障（failover）时，系统会自动从最近一次成功的checkpoint位点进行恢复。1Savepoint恢复：用户可以手动创建savepoint，并在需要时从指定的savepoint恢复作业。3错误原因分析从您提供的堆栈跟踪来看，错误发生在SplitFetcher线程中，具体是在轮询记录时出现了意外异常。以下是可能导致此问题的一些常见原因及解决方法： 网络问题：如果Flink任务与MongoDB之间的网络连接不稳定，可能会导致SplitFetcher无法正常获取数据。 解决方法：检查网络连接，确保Flink任务能够稳定地访问MongoDB。权限问题：如果用于连接MongoDB的用户名或密码不正确，或者没有足够的权限访问所需的数据，也会导致恢复失败。 解决方法：确认连接MongoDB时使用的用户名和密码是正确的，并且该用户具有足够的权限。如果使用的是特定数据库下的用户凭证，请确保在WITH参数中添加了'connection.options' = 'authSource=用户所在的DB'。2Resume Token无效：在恢复过程中，Flink CDC依赖于Change Stream的Resume Token来定位oplog.rs中的位置。如果Resume Token对应的记录已经不在oplog.rs中，会导致恢复失败。 解决方法：确保oplog.rs集合的大小足够大，以避免过早删除变更日志。可以通过调整oplog.rs的大小来延长其保留时间。2资源不足：如果Flink任务在恢复过程中缺乏足够的资源（如内存、CPU等），也可能导致恢复失败。 解决方法：增加Flink任务的资源配置，确保有足够的资源来处理恢复过程中的数据加载和状态重建。版本兼容性问题：如果使用的Flink版本与MongoDB版本之间存在兼容性问题，也可能会导致恢复失败。 解决方法：确保使用的Flink版本与MongoDB版本兼容。如果需要，可以考虑升级或降级相关组件的版本。 诊断步骤为了进一步诊断问题，您可以采取以下步骤： 使用诊断工具分析算子状态：利用Thread Dump、线程动态分析和火焰图等工具，检查初始化阶段的算子线程栈。重点关注线程栈是否长时间处于等待状态，尤其是在Gemini等状态存储系统上的操作。5识别状态算子的初始化问题：如果发现某个算子长时间处于初始化状态，且该算子涉及状态处理，那么可以推断问题可能出在状态的下载或重建过程中。5赞269 踩0 评论0 -
回答了问题
2025-03-15
什么样的代码让人一眼就能看出是AI写的？
过于完美的代码结构：AI生成的代码往往具有非常完美的结构，甚至在处理简单任务时也会使用复杂的设计模式，这与人类开发者通常更注重实用性的做法形成鲜明对比。 冗长的注释：AI生成的代码通常包含非常详细且冗长的注释，有时注释的长度甚至超过了代码本身。这种做法在人类编写的代码中较为少见，因为注释的主要目的是为了解释代码，而不是替代代码。 缺乏人类风格：AI生成的代码缺乏人类编写代码时的随意性和个性化风格。人类在编写代码时可能会根据具体情况做出调整，而AI生成的代码则显得过于机械和一致。 过度使用设计模式：AI在处理问题时可能会过度使用设计模式，即使在简单的情况下也会采用复杂的设计模式，这使得代码显得过于工程化。 缺乏创造性解决方案：虽然AI可以在某些情况下提供有效的解决方案，但在面对复杂或未知问题时，它可能无法提出创新或创造性的解决方法，而是依赖于已有的模式和算法。 代码补全功能：AI工具如Copilot等通过注释来补全代码，这种依赖于注释的补全方式在某些情况下会生成看似合理的代码，但缺乏人类开发者的直觉和经验。赞2 踩0 评论0
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