Flink CDC 数据源问题之数值不匹配如何解决

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实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink CDC数据源指的是使用Apache Flink的CDC特性来连接并捕获外部数据库变更数据的数据源;本合集将介绍如何配置和管理Flink CDC数据源,以及解决数据源连接和同步过程中遇到的问题。

问题一:请问Flink CDC可以在一个作业里面将数据源的不同数据以某种自定义规则同步到不同的hive库里?


请问Flink CDC可以在一个作业里面将数据源的不同数据以某种自定义规则同步到不同的hive库里吗?


参考回答:

是的,Flink CDC可以在一个作业中将数据源的不同数据以某种自定义规则同步到不同的Hive库里。您可以使用Flink的DataStream API或Table API来实现这个功能。

具体来说,您可以通过Flink CDC将数据源的数据读取到Flink的DataStream或Table中,然后使用Flink的DataStream API或Table API对数据进行处理,并根据自定义规则将不同数据同步到不同的Hive库中。在将数据写入Hive库时,您可以使用Flink提供的Hive Sink或者自定义Sink来实现。

需要注意的是,在将数据写入Hive库时,您需要设置正确的Hive Metastore地址,并且需要保证Flink的TaskManager节点可以访问到Hive Metastore。另外,由于Flink CDC的数据读取和处理是基于事件的,因此在进行数据同步时,需要考虑数据的一致性和可靠性。


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问题二:请问Flink CDC同步postgresql全量数据时,如果源表发生了修改,全量期间的修改?


大佬,请问Flink CDC同步postgresql全量数据时,如果源表发生了修改,全量期间的修改会丢失吗?


参考回答:

在 Flink CDC 同步 PostgreSQL 全量数据时,如果源表在全量同步期间发生了修改,这些修改不会被同步到目标端,因为全量同步是基于源表的快照进行的,只会同步快照时的数据。

一般情况下,全量同步是在初始化同步时进行的,它会读取源表的所有数据,并将这些数据同步到目标端。如果在全量同步期间源表发生了修改,这些修改不会被同步到目标端。

如果您需要将全量同步和增量同步结合起来,以便在全量同步期间能够同步源表的修改,可以考虑使用 Flink CDC 的增量同步功能。增量同步会基于源表的日志进行同步,能够及时地同步源表的修改。


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问题三:请问Flink CDC中oraclecdc 写数据出现的游标问题怎么解决呢,目前我是每条数据操作后会释放,但是发现多任务写入同一数据源的时候会出现数据库连接释放冲突问题,您遇到过吗?


大佬,请问Flink CDC中oraclecdc 写数据出现的游标问题怎么解决呢,目前我是每条数据操作后会释放,但是发现多任务写入同一数据源的时候会出现数据库连接释放冲突问题,您遇到过吗?


参考回答:

不会oraclecdc哦


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问题四:Flink CDC中今天在同步数据时报这个数值不匹配的问题,能给指导下这是哪块儿的问题么?源mysql 目标:starrocks


大佬,Flink CDC中昨天那个连接数问题解决了,感谢。今天在同步数据时报这个数值不匹配的问题,能给指导下这是哪块儿的问题么?源mysql 目标:starrocks



参考回答:

根据您提供的信息,我猜测您可能在使用 Flink CDC 将 MySQL 数据同步到 Starrocks 存储桶中。

在使用 Flink CDC 进行数据同步时,可能会出现数值不匹配的问题。这通常是因为源数据库或目标存储桶中的某些数值与预期的数值不匹配。导致这个问题的原因可能有很多,例如数据库或存储桶的配置错误、数据更改的时间戳不同等等。

如果您遇到了这个问题,可以尝试以下方法来解决:

检查源数据库和目标存储桶的配置是否正确。确保 Starrocks 存储桶已经正确配置并能够与 MySQL 源数据库进行通信。

检查源数据库和目标存储桶的时间戳是否匹配。如果您的源数据库和目标存储桶的时间戳不同,可能会导致数值不匹配。您可以使用 Flink CDC 的 cdc.metastore() 方法获取当前作业的 Metastore 对象,并使用该对象获取源数据库和目标存储桶的时间戳。

检查源数据库和目标存储桶中的数值是否匹配。您可以使用 Flink CDC 的 cdc.addData() 方法将数据同步到 Starrocks 存储桶中,并在作业执行期间监控数据同步的状态。如果发现数值不匹配,您可以手动干预并修正数据。


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问题五:Flink CDC如何提高下游的消费能力? 我现在insert table 下游的算子已经红


大佬们?Flink CDC如何提高下游的消费能力? 我现在insert table 下游的算子已经红了?



SET 'parallelism.default' = '1';SET 'pipeline.max-parallelism' = '10'; 这两个吗?我设置了这两个参数 但是下游parall 还是1



大佬 我现在把源设置为了1;sink设置为了10; 但是sink会报错; 如果source为1 sink为1, sink没办法消费这么多全量数据 500W左右,消费能力不够,一直在消费。比如统计到了500w+, 然后又会从0开始统计,这样循环往复,insert到sink的时候,insert到sink的时候




类似这样,payoder.是订单表 source



参考回答:

加大并行,cdc并行度只有1,Jdbc消费数据?PAY order是cdc?


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