数据传输DTS迁移问题之总数与已完成条数不一致如何解决

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实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 数据传输服务(DTS)是一项专注于数据迁移和同步的云服务,在使用过程中可能遇到多种问题,本合集精选常见的DTS数据传输问题及其答疑解惑,以助用户顺利实现数据流转。

问题一:在数据传输DTS中,使用同步功能,但是发现目标库硬盘不够就暂停了一下同步 , 这样数据会不会有丢失?


在数据传输DTS中,使用同步功能,但是发现目标库硬盘不够 ,就暂停了一下同步 ,然后升级后再启动的同步 ,这样数据会不会有丢失?


参考回答:

在使用阿里云的数据同步工具DTS进行数据传输时,若发现目标库硬盘空间不足而暂停了同步,然后进行升级再启动同步,一般情况下,不会丢失数据。但需注意的是,DTS在同步过程中,不允许有除DTS外的数据写入目标库,否则可能会导致源库与目标库数据的不一致。

此外,如果DTS实例只配置了增量同步任务,那么DTS只会同步任务启动之后的增量数据,任务启动前的数据则不会同步至目标库。因此,为了保障数据的一致性,建议在配置任务时同时勾选增量同步、库表结构同步和全量同步。

对于此类情况,您还可以考虑为数据迁移或同步任务配置数据校验功能,以监控源库与目标库数据的差异,及时发现并处理数据不一致的问题。这样能够进一步确保数据的完整性和准确性。


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https://developer.aliyun.com/ask/585068?spm=a2c6h.13066369.question.43.24384b911u9QD5




问题二:在数据传输DTS中,这个问题怎么解决?


在数据传输DTS中,这个问题怎么解决?



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问题三:在数据传输DTS中,dts迁移过程中,总数与已完成条数不一致,是什么情况?


在数据传输DTS中,dts迁移过程中,总数与已完成条数不一致,是什么情况?


参考回答:

在数据传输DTS中,如果总数与已完成条数不一致,可能是由于以下几种情况:

数据同步延迟:DTS在进行数据传输时,可能会存在一定的延迟。这意味着已经启动的任务可能还没有完全完成,因此已完成的条数会少于总数。

错误或中断:在数据传输过程中,可能会出现错误或任务中断的情况。这可能导致部分数据未能成功传输,从而造成已完成的条数与总数的不一致。

数据源问题:如果数据源中的数据发生了变化或者存在不一致的情况,也可能导致DTS迁移过程中的总数与已完成条数不一致。

针对这种情况,您可以尝试以下解决方法:

等待一段时间:如果您确定这是由于数据同步延迟引起的,您可以等待一段时间,让DTS完成更多的任务。然后再次检查总数与已完成条数是否一致。

查看日志:通过查看DTS的日志信息,您可以了解是否有错误或中断发生。根据日志中的提示,您可以进一步排查和解决问题。

检查数据源:确保数据源中的数据是准确和一致的。如果发现数据源存在问题,您需要修复数据源并重新执行DTS迁移任务。


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问题四:在数据传输DTS中,诊断告警 目标库存在锁表,在目标数据库中检查没有锁表,对数据迁移有什么影响吗?


在数据传输DTS中,在数据迁移全量迁移过程中,诊断告警,目标库存在锁表,在目标数据库中检查没有锁表,对数据迁移有什么影响吗?


参考回答:

在数据传输DTS中,如果目标库存在锁表而实际上没有锁表,可能会对数据迁移产生以下影响:

延迟:由于锁表的存在,可能会导致数据迁移过程中的延迟。其他事务需要等待锁释放才能执行,从而延长了整个迁移过程的时间。

阻塞:如果目标数据库中的其他事务需要访问被锁定的表,它们将被阻塞,直到锁释放为止。这可能导致其他操作无法正常进行,进一步影响系统的性能和可用性。

数据不一致:如果在数据迁移过程中目标表被锁定,并且其他事务同时修改了该表的数据,那么在迁移完成后可能会出现数据不一致的情况。因为源数据库和目标数据库之间的数据同步可能会受到锁定的影响。

为了解决这个问题,可以考虑以下措施:

检查并解决目标数据库中的锁表问题:确保目标数据库中没有不必要的锁表操作,或者优化锁表策略以减少对其他事务的影响。

调整数据迁移计划:根据目标数据库的负载情况和业务需求,调整数据迁移的计划和时间窗口,以减少对系统性能的影响。

监控和诊断:在数据迁移过程中密切监控系统的性能和日志,及时发现并解决潜在的问题,确保数据迁移的顺利进行。


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问题五:在数据传输DTS,增量校验这个功能报错,是什么原因?


在数据传输DTS,增量校验这个功能报错org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException: Job execution failed.是什么原因?


参考回答:

这个错误可能是由于多种原因导致的,以下是一些可能的原因:

数据源或目标的问题:检查您的数据源和目标是否正确配置,包括URL、端口、用户名、密码等。确保它们能够正确连接到您的系统。

Flink集群的问题:检查您的Flink集群是否正常运行,包括节点的状态、资源使用情况等。如果集群出现问题,可能会导致数据传输失败。

数据传输的设置问题:检查您的数据传输设置是否正确,包括并行度、批处理大小、序列化方式等。这些设置可能会影响数据传输的性能和稳定性。

代码逻辑的问题:检查您的代码逻辑是否正确,包括数据处理、转换、聚合等步骤。如果代码逻辑有问题,可能会导致数据传输失败。

其他因素:还可能存在其他因素导致数据传输失败,例如网络延迟、系统资源不足等。您可以查看详细的错误日志以获取更多信息。

要解决这个问题,您可以尝试以下方法:

检查并修复数据源和目标的配置。

检查并优化Flink集群的配置。

调整数据传输的设置,例如增加并行度、调整批处理大小等。

检查并修复代码逻辑。

检查并解决其他可能导致数据传输失败的因素。


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