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对于程序员来说，技术能力和业务逻辑都是重要的方面，但它们在不同的阶段和情境中可能具有不同的重要性。 在刚开始职业生涯或初级阶段，掌握扎实的技术能力是非常重要的。技术能力包括编程语言的熟练程度、算法和数据结构的理解、系统设计和架构等。这些技术基础是构建高质量软件的基石，对于解决复杂问题和提供有效的解决方案至关重要。在这个阶段，技术能力的提升可以让程序员更好地应对挑战，提高代码质量和效率。 然而，随着职业发展和经验的积累，业务逻辑的理解变得越来越重要。程序员不仅需要编写高质量的代码，还需要理解业务需求、用户需求以及系统的整体架构和运作方式。深入理解业务逻辑可以帮助程序员更好地设计和实现功能，提供更加符合实际需求的解决方案。此外，对业务的理解还有助于与团队和利益相关者进行有效的沟通和协作。 关于如何从写业务代码中跳出来，有效提升个人技术能力，以下是一些建议： 学习新技术：保持学习和探索的态度，关注行业的新技术和趋势。参加培训、阅读技术书籍、参与开源项目等都是提升技术能力的途径。 解决挑战性问题：主动寻找并解决一些挑战性的技术问题，这有助于提高解决问题的能力和技术深度。 参与技术社区：加入技术社区，与其他开发者交流和分享经验。参加技术会议、线上论坛、技术博客等，与其他开发者进行交流，学习他们的经验和见解。 参与开源项目：参与开源项目可以提供与其他开发者合作的机会，学习他们的技术实践和工作方式，并在实践中提升自己的技能。 探索新领域：尝试涉足一些新领域或技术栈，这有助于拓宽视野和技术广度。 自我驱动学习：设定个人学习目标，制定学习计划，并保持自我驱动地进行学习和实践。 总的来说，技术能力和业务逻辑是相辅相成的，程序员需要在不断提升技术能力的同时，注重对业务的理解和实践。只有将技术与业务结合起来，才能成为一名全面发展的优秀程序员。

作为一名虚拟助手，我很高兴能够参与这个话题的讨论。以下是我的观点： 优秀的数据库应该具备以下特质： （1）高可用性：一个好的数据库需要保证数据的安全性和稳定性，即使在出现故障或意外情况时也能够快速恢复。 （2）扩展性：随着数据量的增加，数据库需要支持水平或垂直扩展，以便更好地满足业务需求。 （3）性能优化：数据库需要提供高效的查询和读写操作，尽可能减少响应时间和延迟。 （4）易用性：数据库需要提供简单易用的界面和API，方便用户进行配置和管理。 （5）安全性：数据库需要提供多层次的安全措施，如身份验证、权限控制等，以防止未经授权的访问或攻击。 我们使用过RDS MySQL，并且对其印象深刻。其中最令人印象深刻的是它的弹性计算能力和计费模式。通过实时弹性计算能力，我们可以根据业务流量自动调整CPU和内存资源，从而避免了因为业务突发增长导致服务器崩溃的情况。此外，RDS MySQL的按需计费模式也非常灵活，我们可以根据实际使用量进行计费，避免了因为长期闲置而产生浪费的情况。总之，RDS MySQL是一款功能强大、易用性高、价格低廉的数据库产品，适用于各种应用场景。

在软件开发中，业务开发和非业务开发的工作量大小是相对而言的，取决于具体的项目需求和开发过程。一般来说，在大多数情况下，业务开发的工作量会比非业务开发更大。 首先，业务开发需要深入了解客户或用户的需求，根据需求进行数据处理、业务流程设计、交互逻辑等方面的开发工作。这些工作都需要开发人员有扎实的业务领域知识，并且需要耗费较多的时间和精力去理解和分析业务需求，以确保系统能够满足用户的期望。 其次，业务开发还需要考虑到系统的可用性、易用性、稳定性等因素，这也需要开发人员投入大量的时间和精力去优化系统架构、代码质量等方面的工作。此外，随着技术的不断更新换代，开发人员还需要不断学习新的技术和框架，以便更好地支持业务开发。 然而，非业务开发的工作同样重要。例如，安全性、性能、可靠性等方面的问题需要得到充分的关注和解决，否则可能会给整个系统带来巨大风险。此外，非业务开发还包括一些通用的技术问题，例如代码管理、测试、部署等方面的工作。这些工作虽然不直接涉及业务需求，但同样需要得到充分的关注和投入。 综上所述，在软件开发中，业务开发和非业务开发的工作量都是非常重要的，并且相互依存。只有在两者之间取得平衡，才能够保证整个系统的稳定性、可靠性和安全性。

1、经典的SQL题目包括： 查询某个表中的前N行记录 查询某个表中的第N到第M行记录 查询某个表中的重复记录 查询某个表中的最大值、最小值、平均值和总和 查询某个表中的空值和非空值 查询某个表中的数据是否满足某个条件 查询某个表中的数据是否存在重复值 2、本次赛事中最有趣的题目可能是第三道题目，需要使用窗口函数来实现对数据的分组和排序，解决方法包括： 使用ROW_NUMBER()函数来实现对数据的排序和分组 使用RANK()函数来实现对数据的排序和分组 使用DENSE_RANK()函数来实现对数据的排序和分组

阿里云对象存储OSS上传文件一行代码实现： ossutil cp local_file oss://bucket/object 其中，local_file为本地文件路径，oss://bucket/object为OSS存储路径，即可将本地文件上传至阿里云OSS。

Flink SQL计算结果不正确可能有多种原因。以下是一些常见的问题： 数据源质量低：如果数据源中包含无效、重复或错误的数据，那么查询的结果就很可能不准确。 SQL 逻辑错误：SQL 查询语句本身可能存在语法错误、逻辑错误等问题导致计算结果不准确。 系统配置问题：Flink集群以及底层存储和计算组件的参数设置与硬件资源分配可能会影响查询性能以及结果准确性。 存在隐式转换：如果您没有明确告诉系统如何处理类型转换，则 Flink 可能会在执行操作时为您进行某些默认值映射。这样容易发生类型转换错误，从而导致计算结果的不准确。 时间窗口问题：如果您使用了时间窗口函数，需要考虑其边界对计算结果的影响，并根据实际情况调整窗口的大小和滑动步长来改进计算的精度。 当出现计算结果不正确的情况时，可以通过输出详细日志、检查输入数据、修改查询语句、优化系统配置等方式找到相关问题所在，并进行修正。

@Internal 注解通常表示这个类、接口或方法是 Flink 内部使用的实现细节，不建议外部用户直接调用。然而，在某些情况下，@Internal 注解的类可能会被暴露给外部用户使用。使用这些类需要谨慎并且自担风险。 如果有必要使用 @Internal 注解的类，可以通过以下方式避免一些问题： 1.仔细阅读文档和 API 文档，并了解使用该类的安全限制和注意事项 2.确保始终使用与 Flink 版本相对应的库版本； 3.在使用时，要格外小心地处理异常和错误，记录和监控相关日志以便后期排查和修复问题。 总之，虽然 @Internal 类没有正式公开发布或支持，但在某些场景下它们却是非常有价值的工具。

Flink SQL Client 是一个命令行工具，用于以交互方式使用 Flink SQL。在连接 MySQL 数据库时，可以设置超时时间来避免长时间等待导致的性能问题或连接失败。 可以通过修改 Flink SQL Client 的配置文件来进行配置，具体步骤如下： 打开 Flink SQL Client 的配置文件 flink-conf.yaml，在其中添加以下配置项： tables: - name: myTable type: jdbc driver: com.mysql.jdbc.Driver url: 'jdbc:mysql://localhost/mydb' username: root password: '' option: queryTimeout: 30s # 设置超时时间为30秒 上面的配置项中，queryTimeout 表示查询的超时时间，单位可以是 s（秒）、ms（毫秒）等。 保存配置文件并重启 Flink SQL Client。 此外，还可以在代码中动态地设置 JDBC 连接的超时时间，例如： Connection conn = DriverManager.getConnection('jdbc:mysql://localhost/mydb?queryTimeout=30s', 'root', ''); 这种方法需要在每次创建 Connection 时都设置超时时间，比较繁琐，但也非常灵活可控。 总之，无论是通过配置文件还是代码，都可以轻松地设置连接 MySQL 数据库的超时时间，提高应用程序的健壮性和稳定性。

flinkRunning Jobs Overview 是 Flink 的 WebUI 界面中的一个页面，用于展示所有正在运行的任务的概述信息。一直在转可能是因为它正在尝试获取或者更新任务状态信息。 通常情况下，在任务正常运行时这种现象并不会影响任务本身的执行效果。但是如果你需要查看任务详情，那么可以考虑以下几点： 检查网络连接是否有问题：如果你使用的集群位于远程服务器上，那么可能访问速度比较慢或者存在故障导致无法显示任务详情。重启 WebUI：可能由于某些原因，WebUI 在长时间运行后出现问题。你可以尝试重新启动一下 WebUI，看看能否解决此问题。检查日志记录：如果以上两个方法都没有解决问题，建议检查一下具体的日志记录，了解是否有其他异常或错误信息出现。 另外，如果你需要及时查看任务的进度和状态信息，也可以通过 Flink 提供的 REST API 来进行查询。

如果您想将数据从 Flink 全量写入 MySQL，强烈建议使用批处理方式而不是逐行插入的方式。一种可行的方案是使用 Flink 的 JDBCOutputFormat 将数据写入 MySQL。 具体步骤如下： 1. 在连接MySQL时，请先确定合适的bulk大小，在特定情况下增加batchsize有助于提高性能。 2. 如果要进行全量写入，则需要在代码中指定删除和写入操作顺序，并确保无法在上一个操作完成之前触发下一个操作。 3. 使用 JdbcOutputFormat.buildJdbcOutputFormat() 方法创建 JDBC 输出格式对象，并使用该方法的参数设置数据库连接信息，表名、字段列表等。 4. 使用 writeRecord() 方法将记录插入到输出格式中。 5. 当所有记录都已经被插入到输出格式中，可以调用 finish() 方法提交当前事务。 请注意：这个过程自身存在风险，所以我们应该谨慎地处理任何与现有数据相关的操作。当考虑分割流 (Split streams) 处理更改事件时（例如，Flink 增量更新），我们还必须为SQL编写自定义udf来解析完整记录并生成正确的语句。

在 Flink 中，可以通过 DataStream 的 map 方法来进行数据流的转换。对于将 DataStream 转为 DataStream，你需要创建一个自定义的 MapFunction 实现类，并在其中实现从 Row 类型到 RowDate 类型的转换逻辑，示例如下： public class MyMapFunction implements MapFunction { @Override public RowDate map(Row row) throws Exception { // 在这里进行 Row 和 RowDate 之间的转换逻辑 return new RowData(...); } } 然后在代码中，可以使用 map 方法将输入的 DataStream 进行转换： DataStream input = ...; // 输入的数据流 DataStream output = input.map(new MyMapFunction()); // 将输入的数据流转换成指定的类型 至于如何将 DataStream 转为 DataStream 流，我不太明白你的意思是什么，因为在 Flink 中，DataStream 已经就是一种数据流了。如果你想说如何将 DataStream 转为其他格式或存储到其他介质中，比如将其写入到文件或数据库中，那么可以考虑使用 Flink 提供的各种 Connector 来完成相关操作。

Metaspace OOM是指在Java虚拟机中的元数据区域出现OutOfMemory错误，这可能是由于以下原因之一造成的： 应用程序代码存在内存泄漏问题：即在特定情况下使用了过多的内存资源，并未及时释放，导致了Metaspace大量占用内存空间。Tomcat本身存在BUG: 在Tomcat实例运行后，随着应用程序的启动、部署等操作，会有新的类型加载器被创建导致旧的类型加载器不能顺利进行Metadata空间回收而产生OOM。Metaspace空间设置不足。 对于Flink Standalone 1.13版本中出现Metaspace OOM的问题，您可以按照以下步骤来解决： Step 1: 检查你的应用程序 首先检查你的应用程序和代码是否存在内存泄漏或者缓存溢出的问题。如果存在此类问题，请修复他们以确保所使用的资源不会过度占用Metaspace空间。 Step 2: 尝试调整JVM参数并增加元空间容量 Secondly, you want to adjust your Java Runtime Environment (JRE) settings by adding more memory for the Metaspace. java -XX:MaxMetaspaceSize=512m 设置最大值为512MB 请注意，对于支持JDK 8的Flank，推荐使用以下参数配置代替上述代码段: flink-config.yaml里做如下设置 env.java.opts: '-XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=512m' Step 3：检查应用程序在运行期间是否逐步增加了元空间使用率。 随着Flink应用程序在1.13版中的长时间运行，可能会导致CF Metadata耗尽使得垃圾回收器频繁且频繁地整理和清理Java内存。这会为Java虚拟机引擎带来不必要的压力，前期调试fink sql,我们需要重点关注checkpoint（checkpoints 对于一些stateful 的source/sink operator是必须配置的），以及内部状态数据结构的过程性优化。 以上就是我对于Flink Standalone 1.13出现Metaspace OOM的问题所提供的解决方案，期望可以帮助到你！

Flink SQL 是 Apache Flink 的一个组件，它提供了基于 SQL 的查询和分析的功能。在使用 Flink SQL 时，常常会遇到需要从上一次故障中恢复应用程序状态的情况，即所谓的“容错”（fault-tolerance）。 Flink SQL 将状态保存在 Checkpoint 中，并在应用程序故障时自动将其恢复。Checkpoint 包括所有流数据、操作符状态以及元数据信息。此外，Flink 还根据 Checkpoint 自动重新启动失败的任务，并使得整个作业达到系统级别的完全容错性。 默认情况下，在应用程序正常退出时，Flink 会删除已完成 Checkpoint 和 Savepoint。不过，可以通过设置几个配置项来实现您所需的行为： state.checkpoints.cleanup.enable: 是否在应用程序正常终止时清理 Checkpoint 默认是 true，如果要保留 checkpoint 可以设置为 false。state.savepoints.dir: 存储路径，默认跟 TaskManager 主机的本地文件系统有关，但也可以是 HDFS 或其他支持的文件系统state.checkpoints.dir: 所有 checkpoint 路径 在 Flink SQL 应用程序中，我们可以通过以下方式来指定应该加载哪个 Checkpoint 来进行状态恢复： SET senv.restart-strategy.type=fixed-delay SET senv.restart-strategy.attempts=3 SET senv.restart-strategy.delay=10s SET senv.execution.checkpointing.mode=EXACTLY_ONCE SET senv.execution.checkpointing.interval=1min SET senv.execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints=2 SET senv.execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention=RETAIN_ON_CANCELLATION # 可以定义使用的 checkpoint 的 ID，用于作业重新启动和状态恢复 Set jobmanager.execution.failover-strategy: region，priority 其中 externalized-checkpoint-retention 属性可以设置，在取消任务时是否要保留已完成 Checkpoint。将其设置为 RETAIN_ON_CANCELLATION 即可保留。 在重新提交作业时，可以通过指定一个 Savepoint 或者 Checkpoint 来实现带有特定状态的应用程序的重启。由于如果需要按特定顺序执行几个重启步骤，因此您必须手动维护并记录每个 Checkpoint id 或 Savepoint id。 然后在 sql 语句中指定： SET senv.execution.checkpointing.mode = AT_LEAST_ONCE; SET senv.execution.checkpointing.interval='500ms'; SET restart_strategy.type=fixed-delay; SET restart_strategy.restart-timeout='10 minute'; SELECT ... FROM … WHERE ... WITH ( 'connector.type' = 'jdbc', 'url'= ... , 'table-name'= ... , 'buffer-size'=..., 'parallelism'=... ) 注意：上面代码中最后一行即InsertSql 中除了字段内容外，还可以插入我们具体想设定的参数，如buffer size、parallelism 等等从而达到我们想要的效果。 以上是关于 Flink SQL 如何通过指定 Checkpoint 进行状态恢复的详细介绍，希望对您有所帮助。

在 Flink 中，bufferTimeout 参数用于控制 JDBC Sink 在写入数据库时的缓冲数和时间间隔。如果每次发送数据时都要建立一个连接，在重复使用上下文、引擎以及网络资源方面会带来较大的开销，也可能导致性能瓶颈。因此，Flink 提供了 JDBC 批量操作来处理这样的情况。 在 flink-conf.yaml 配置文件中设置参数可以为整个应用程序定义全局值。以下是如何配置 bufferTimeout 参数 # flink-conf.yaml ... execution: planner: ... # 统一的 Flush 触发器时间，默认为毫秒 sink.buffer-flush.max-events=10000 sink.buffer-flush.interval=1s # 回滚时失败（设计成无限重试或放弃）或成功传递记录 sink.semantic.setFailOnTransactionalMismatch=false #事件之间的最小交付超时,默认30ms(保证low-latency) event-time: { max-out-of-orderness: 14s watermark: generator: classname: org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor parameter: maxOutOfOrdernessSeconds: 13.5 } env.java.opts: '' taskmanager.memory.preallocate: true # Disabled for a single node setup. For more information check ConfigOptions#LOCAL_NUMBER_TASK_MANAGER or the documentation. cluster.evenly-spread-out-slots: false # TextKinesis Test sequence.generator.retry: # maximum retry times before record declared as failed max-retries: 10 # delay between two retries in milliseconds delta-in-ms: 4000 # flink 基本属性 taskmanager: # 一个TaskManager的可用的CPU核数, -1 = 默认值（所有核） (就是默认分配所有core) numberOfTaskSlots: 2 ... # jdbc Configurations jdbc.driver.class_name=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/[DB_NAME]?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone=UTC jdbc.username=root jdbc.password=root # optional connection options keys. jdbc.table-name=my_test_table jdbc.write.mode=UPDATE jdbc.batch.size=100 sink.buffer-flush.max-events=10000 sink.buffer-flush.interval=3s 在上述配置文件中，最后一行设置了 sink.buffer-flush.interval 参数为每3秒刷新缓冲池。这个参数也可以通过 Java 访问和调整： JdbcSink jdbcSink = JdbcSink.sink( 'INSERT INTO table', new SimpleJdbcStatementBuilder<>(), preparedStatementSetter); jdbcSink.setBatchSize(1024).setFlushIntervalMills(3000L); DataStream> ds = env.fromElements(Tuple2.of('spam',42)); ds.addSink(jdbcSink); 使用上面提到的方式来更改此 “ sink.buffer-flush.interval” 属性以及其他 Flink 配置参数都是合法的。 以上是配置 bufferTimeout 参数的方法，希望它能够解决您的问题！

在使用 Flink 进行批处理时，在连接 MySQL 数据库进行数据读取操作可以使用 Table API 和 SQL 两种方式。如果您的代码中出现 MiniCluster is not yet running or has already been shut down 异常，可能是以下原因导致： MiniCluster 没有正确启动 MiniCluster 是 Flink 提供给开发者本地测试的一个本地执行引擎，该引擎会将程序打包成一个可运行的 JAR 文件，并在内存中模拟整个 Flink 集群环境。而 MiniCluster 的运行对于整个 Flink 程序来说十分关键，如果 MiniCluster 没有正常启动，程序就无法运行完成。 解决办法：请检查您配置文件中是否正确指定了 MiniCluster相关参数，比如以下的示例配置： Configuration conf = new Configuration(); conf.setBoolean(ConfigConstants.LOCAL_START_WEBSERVER, true); conf.setInteger(ConfigConstants.TASK_MANAGER_NUM_TASK_SLOTS, PARALLELISM); final MiniCluster miniCluster = new MiniCluster(conf); miniCluster.start(); 连接 MySQL 数据库失败 当我们使用 Flink 进行数据操作时，需要连接外部数据源（例如MySQL），如果连接失败也会导致程序异常终止。 解决办法：请检查数据库连接的相关配置是否正确、网络是否畅通等问题。以使用Table API为例，假设您要连接到 mydb 库的 data 表上，请确认代码中定义的表信息和连接串等内容没有错误。类似以下示例： StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); final JdbcConnectionOptions options = new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder() .withUrl('jdbc:mysql://localhost:3306/mydb') .withDriverName('com.mysql.jdbc.Driver') .withUsername('root') .withPassword('') .build(); final JDBCInputFormat jdbcDataSource = JDBCInputFormat.buildJDBCInputFormat() .setDBUrl(options.getUrl()) .setDrivername(options.getDriverName()) .setUsername(options.getUsername()) .setPassword(options.getPassword()) .setQuery('SELECT * FROM data') .setRowTypeInfo(typeInfo) .finish(); DataStreamSource input = env.createInput(jdbcDataSource); input.print().setParallelism(1); 表结构信息缺失 在表操作中，我们需要指定一个 Data Type 以便 Flink 进行数据读取和转换，在这个过程中可能会发生字段信息不匹配的情况。 解决办法：请检查您定义的 Table Schema 是否与数据库中的数据类型一致，并尝试调整进行匹配。举个例子，如果你的表字段 a 的类型为 VARCHAR，则可以通过以下方式使用将其包装成 Traits.STRING 样式： val tableSchema = new Schema() .field('a', DataTypes.VARCHAR(10)) .field('b', DataTypes.INT()) // ... tableEnv.connect(new FileSystem().path(resultPath)) .withFormat(new Csv()) .withSchema(tableSchema) .createTemporaryTable('resultTable'); // 使用 CAST 将 String 转换为 Value Table table = tableEnv.sqlQuery('SELECT CAST(a AS STRING) AS a1, b FROM inputTable'); 总之，上述方法不一定适用于所有问题。如果你的问题没有解决，请尝试查看完整的 log 信息以便您更好地了解运行状态和错误点位，或者请提供详细的数据、配置文件等内容以方便大家共同探讨问题所在。

Flink 既可以在流模式下运行，也可以在批模式下运行。根据不同的场景来选择适合的模式运行 Flink 可以提高程序的性能和效率。 在 Flink 中，要让部分算子跑批、部分算子跑流模式，需要使用到 Exchange 的 Blocking 策略——ALL_EXCHANGES_BLOCKING。ALL_EXCHANGES_BLOCKING 是一种特殊的 Exchange 策略，它可以将整个 Flink 程序分为多个任务 (Task)，并通过 Barrier 消息进行协调。Barrier 消息被看作是一个事件点，在产生这些消息的算子之前执行的所有操作都会被称为 Batch。而后续操作会被视为 Streaming，因此 ALL_EXCHANGES_BLOCKING 将 Batch 操作与 Streaming 操作统一起来，实现了部分算子跑批、部分算子跑流模式的功能。 具体来说，当设置了 ALL_EXCHANGES_BLOCKING 后，发送数据时由于拦截器的存在，数据无法直接发出去。只有等到内部的 Trigger 触发或者收到 Acknowledgment 或 Timeout 来响应才会把数据真正发送出去。因此，采用 ALL_EXCHANGES_BLOCKING 集群中的每一个 Task 都必须等待其它 Task 经过 Sync 计数相等的时间之后，全部完成任务再进行下一个阶段。 举个例子：假设 Flink 程序中有 TwoStream（数据流）、BatchA、BatchB 三个算子，其中 BatchA 和 BatchB 是批处理任务，TwoStream 是流式任务。如果使用 ALL_EXCHANGES_BLOCKING 将程序分为两个 Task，则 BatchA 和 BatchB 所在的 Task 触发 Batch 操作，TwoStream 所在的 Task 触发 Streaming 操作。 需要注意的是，在使用 ALL_EXCHANGES_BLOCKING 时，要将等待时间 Sync Duration 设置得足够长，以确保所有 Task 的计算都能完成。同时还需要确保 BatchA、BatchB 两个算子产生的结果不会对 TwoStream 进行负反馈，否则可能会导致该阶段任务无法正常结束而一直阻塞。 总之，通过合理地设置 Exchange 的 Blocking 策略和等待时间 Sync Duration，我们可以让部分算子跑批、部分算子跑流模式，并达到更好的性能和效率。

在 Flink 中，任务重启时会重新启动所有的 Operators 和 Source Functions。这意味着如果您的 Source Function 在接收数据前进行了 checkpoint， 它将从最近的成功检查点（Checkpoint）中恢复状态。因此，在一些情况下，Flink 可能会在任务重启后继续处理之前未完成的事件和消息。 对于您的特定情况，可能的原因是您的 MySQL CDC Connector 没有正确保存 Offset 。您可以尝试以下两个建议以解决这个问题： 1. 使用 Kafka 进行连接 使用 Apache Kafka 作为 Flink 的输入源通常更加可靠，因为它提供了一个高度稳定且可靠的分布式流媒体平台。Kafka 支持记录消费位移（offset），并具有内置的容错机制：消费者出现故障或停止，如 CPU 崩溃或进程崩溃等，所有消费者群都需要重新初始化，并从最接近的已知偏移值开始读取。当然，在使用 Kafka 时，您还需要确保正确配置您的 kafka 集群和相关 topic。 2. 存储 Offset 到外部系统 另一个方法是手动存储与位置相关联的 offset 值。也就是说，你可以为每个 partition 存储一个 (topic, partition) 元组和当前消费到的 Offset 告诉我的实例哪里开始读取，以便重新开始处理。您可以选择将偏移量存储在任何外部系统中，并根据需要调整保存偏移值的频率。 无论采用哪种方法，为了确保 Flink 不会重复读取已经处理过的数据，您应该遵循一个简单的编程模型： 首次运行您的任务时，请记录首次消费的位置作为起点。使用 Flink 的 Checkpoint 机制定期更新 checkpoint 和 offset。在任务故障后，在恢复前加载上次记载到的 checkpoint 和相关 offset ，并确保从offset位置继续之前未完成的批量操作或流数据处理。

Flink 中的 JDBC Connector 可以用于读取和写入关系型数据库。在使用 Flink 的 JDBC Sink 进行批量写入时，需要设置 sink.buffer-flush.max-rows 和 sink.buffer-flush.interval 两个参数，分别表示最大缓冲行数和最大缓冲时间。当满足其中一个条件时，就会将数据批量写入 Jdbc。 设置最大缓冲行数 在你的 Flink SQL 程序里找到对应的 JDBC sink 并进行如下配置： sink.buffer-flush.max-rows = 5000 这个例子中表示每插入 5000 行触发一次写操作。 设置最大缓冲时间 同样地，在你的 Flink SQL 程序配置中添加： sink.buffer-flush.interval = 2000ms 这个例子中则是代表了每隔 2 秒钟写入一次缓存区内的所有内容。 默认情况下，JDBC Sink 发送完成后会自动关闭连接，并提交事务。 还有一些与性能相关的调整方面也可以考虑做出：比如，修改输入并行度（即 max.parallelism），或是调整容器资源限制等都可能受益于增加批量处理参数来保证Flink Job稳定运行。 注意 JKBC Sink 默认不启用 Batch Api, 如需将 JDBC Sink 扩展成可同时支持 batch insert 和 streaming insert 需要额外开发。

关于阿里云实时计算服务是否支持 Flink 1.15 版本，我们需要注意两个方面：一是针对 Flink 引擎本身版本的支持情况；二是针对自定义 connector 库版本的支持情况。接下来我将分别从这两个角度进行回答。 Flink 引擎本身版本支持情况 目前阿里云的实时计算服务支持的 Flink 版本为 1.12 和 1.13 版本，并且在后续会逐渐支持更高版本的 Flink。具体而言，如果您使用了阿里云实时计算服务，也就是基于阿里云提供的 Flink 引擎构建流式应用程序，那么您可以放心使用 Flink 官方发布的 1.12.x 和 1.13.x 版本之间的任意一个版本，即使其中存在 bug，在实际运行过程中也不会导致问题，甚至有可能经过升级修复。 同时，阿里云也鼓励用户积极反馈遇到的问题或建议，以帮助完善实时计算服务并加强 Flink 社区生态。 自定义 Connector 库版本支持情况 其次，针对您提出的“flink1.15”的具体支持情况，需要根据您实际使用的自定义 connector 库版本和 Scala 版本进行分析。通常来说，在 Flink 引擎版本兼容性范围内，可以使用任意 Scala 版本的自定义 connector 库，不会影响整个流式应用程序的运行稳定性。 然而需要注意的是，在阿里云实时计算服务中，当前仅支持 Scala 2.11.x 版本，并且在使用自定义 connector 库时需要对此进行特别注意。如果您使用了其他 Scala 版本编写其代码，可能会导致运行失败或产生问题。因此建议用户在选择自定义 connector 库时尽量选择能够兼容 Scala 2.11.x 版本的最新版 connector 工件，以确保完全兼容。 最后，关于阿里云已经发布但管理变更引起的 pr 被 block 的问题，建议通过在该项目 issue 页面下方添加评论明确询问；同时也鼓励广大贡献者在遇到类似问题时积极反馈并参与解决。 总结 综上所述，Flink 是一个优秀的开源流处理框架，在实际应用中得到越来越广泛的应用。对于阿里云实时计算服务的用户而言，建议选择相应的 Flink 引擎版本和 Scala 版本，并在自定义 connector 库选用时特别留意 Scala 兼容性问题，对应可以保证流式应用程序的稳定运行。同时，阿里云也欢迎用户积极反馈产品使用中遇到的任何问题和建议，以不断优化服务体验并加强 Flink 社区生态。

如果您之前配置了一个实时同步数据库到Kafka的任务，且该任务在开发和生产环境都正常运行，但是最近出现了变化或者不再正常工作，可能存在以下几种情况： 数据源、目标变更 首先需要检查一下数据源和目标有没有变更。例如：数据库从 MySQL 改成了 Oracle，或者 Kafka 版本发生迭代升级等。这些变动都会对整个系统造成影响，导致数据流无法进行传输。此时用户需要重新配置相关参数，将代码修改为适应新数据源/目标华环境。 代码更新 如果最近进行了代码更新并部署到生产环境中，那么就需要检查一下代码是否被正确地编译打包，并确保安装的版本与测试环境相同。还应检查所有依赖关系以及第三方库的版本是否兼容并能够顺利使用。 网络连接问题 网络连接也是操作过程中非常重要的一个因素。如果阿里云的访问服务遭到屏蔽，网络连接失败，或者跨区域访问受到限制，则不能成功传输信息。您需要检查自己是否已经接通了正确的VPN虚拟专用网络，并验证IP地址有否更改。如果IP地址有所更改，建议再次确认给定的地址和相关端口，确保正确。 新功能或限制更新 阿里云会不停地对自己服务进行更新维护，在这次更新中，可能出现了某些新功能或者限制项。用户可以参考一下官方文档，详细了解其改动点并同时查看是否应该升级到更高的版本以适应变化，并遵循客户规约。在快速检测代码后依然无法确认根本原因的情况下，建议联系人工支持。 总之，当实时同步数据库到Kafka任务发生变化时，需要仔细分析问题、优先排除易受影响的因素来找到根本原因。如果您使用阿里云产品——如实时计算等，则可以提出开发调试申请，寻求技术团队的帮助。