Flink CDC产品常见问题之CDC首次启动跑数据后再次启动就报错如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。

问题一:Flink CDC里再跑又不会报错怎么回事?


Flink CDC里A slave with the same server_uuid/server_id as this slave has connected to the master; the first event 'itpuxdb-binlog.003370' at 350718958, the last event read from '/mysql/log/3306/binlog/itpuxdb-binlog.003370' at 487097941, the last byte read from '/mysql/log/3306/binlog/itpuxdb-binlog.003370' at 487097941. Error code: 1236; SQLSTATE: HY000. idea 里面运行,initial模式。第一次启动跑完数据后关掉,再启动一次就会报这个错。把ck删除,再跑又不会报错怎么回事?


参考回答:

同一个server_ID的影响。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/592378


问题二:在Flink CDC中同步MySQL数据时,初始化阶段是否能进行限流,即采用批处理方式?


在Flink CDC中同步MySQL数据时,初始化阶段是否能进行限流,即采用批处理方式?


参考回答:

Flink CDC (Continuous Data Capture) 在从MySQL同步数据到MySQL的过程中,在初始化读取全量数据阶段确实支持限流或者以更可控的方式执行。虽然Flink CDC主要关注于实时的增量数据变更捕获,但它可以通过配合Flink的批处理能力来实现全量数据的初始化加载。

在进行全量数据初始化时,Flink CDC连接器一般会采用以下策略之一:

  1. Snapshot Mode
  • 可以配置Flink作业以快照模式启动,此时Flink CDC会首先获取源MySQL数据库的一个全局快照,即全量数据。在此过程中,可以结合Flink的资源管理与并行度设置来控制数据读取速率,进而达到类似限流的效果。
  1. Bulk/ Batch Reading
  • 对于全量数据的迁移,某些版本或配置下的Flink CDC可能支持批量读取模式,而不是逐条读取,这有助于提高初始化速度并降低对目标系统的瞬时压力。
  1. Rate Limiting
  • 虽然Flink CDC本身可能不提供特定的初始化限流功能,但可以通过调整Flink任务的并行度、设置源算子的缓冲区大小以及利用Flink的背压机制间接地控制数据流入速度。
  1. 分批次导入
  • 如果需要更细粒度的控制,用户可以选择先将全量数据导出到中间格式(如CSV或Parquet),然后通过Flink的批处理作业分批次导入目标MySQL数据库,期间可以灵活地应用窗口或者其他批处理操作来控制数据导入的速度。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/592379


问题三:Flink CDC里一般设置chenckpoint间隔时间多少合适啊?


Flink CDC里一般设置chenckpoint间隔时间多少合适啊?我数据不再更新了。是不是和这个时间间隔有关啊?


参考回答:

Flink CDC(Continuous Data Capture)在处理持续数据变更时,Checkpoint间隔时间的选择与数据是否及时更新到Sink并不直接相关,但它是影响整个流处理系统容错恢复效率和状态一致性的重要因素。

  • Checkpoint间隔时间:Checkpoint是Flink为了实现Exactly-Once语义和故障恢复而进行的状态保存操作。间隔时间设置过短可能导致频繁的Checkpoint操作,增加IO负担,同时可能影响整体吞吐量;设置过长则意味着在发生故障时可能丢失更多的未提交状态,导致更大的数据重复或丢失风险。
  • 数据不再更新的问题:如果你发现数据不再更新,首先要排查Flink CDC连接器是否正常工作,例如检查源MySQL或SQL Server数据库的CDC设置,确认是否有新的更改事件产生,以及Flink CDC任务是否能够成功接收到这些事件。这个问题通常与Checkpoint间隔无关,而是与源端CDC服务的配置、网络连接状况、Flink CDC连接器参数配置等因素有关。

对于Checkpoint间隔时间的选择,一般建议根据数据流的特性、任务处理延迟要求以及可用的存储资源综合考虑。一般来说,如果是高吞吐、低延迟的场景,Checkpoint间隔可以适当缩短;而在数据量较小或者容错性要求较高的情况下,则可适当延长。最佳实践是通过基准测试和实际运行情况进行调整,找到既能满足恢复时间目标(RTO),又能兼顾系统性能的最佳平衡点。

另外,如果你使用Flink CDC的目的仅仅是将数据变更从一个数据库同步到另一个数据库,并且发现Sink端没有更新,还需要检查Sink端配置是否正确,包括但不限于写入模式、并发度、故障恢复策略等。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/592380


问题四:Flink CDC里请问整库同步有文档吗? 是不是只支持 mysql ?


Flink CDC里请问整库同步有文档吗? 是不是只支持 mysql ?


参考回答:

目前是。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/592382


问题五:link CDC里sqlserver 可以指定时间戳回拨拉取数据吗?


Flink CDC里sqlserver 可以指定时间戳回拨拉取数据吗?


参考回答:

Flink CDC确实允许从SQL Server数据库按照时间戳来读取和消费数据变更,你可以设置从某个时间点开始消费数据,也可以通过更新消费位点到过去的时间戳来实现所谓的“时间戳回拨”拉取数据。

在使用Flink CDC连接SQL Server时,通常会配置一个start-up位置,这个位置可以是一个特定的时间戳。如果需要回溯到过去的某个时间点重新消费数据,可以通过更新Flink作业的起始消费时间戳来实现。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/592383

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