Flink CDC产品常见问题之用upsert的方式写入kafka失败如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*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运行起来之后,大家一般用什么来进行监控报警的呢?

flink cdc运行起来之后,大家一般用什么来进行监控报警的呢?



参考答案:

Flink CDC运行起来之后,可以使用以下工具来进行监控和报警:

  1. Flink Web UI:Flink提供了Web UI,可以通过该界面查看作业的运行状态、性能指标以及错误信息。通过Web UI可以实时监控作业的运行情况,并及时采取相应的措施。
  2. Prometheus + Grafana:Prometheus是一个开源的监控系统,可以收集和存储各种指标数据。Grafana则是一个可视化工具,可以将Prometheus收集到的数据以图表的形式展示出来。通过将Flink与Prometheus集成,可以方便地对Flink作业进行监控和报警。
  3. Alertmanager:Alertmanager是Prometheus的一个组件,用于处理告警通知。当某个指标达到预设的阈值时,Alertmanager会发送告警通知给指定的接收者,如邮件、短信等。
  4. 日志系统:Flink CDC在运行时会产生大量的日志信息,这些日志可以记录作业的运行情况、异常信息等。通过配置合适的日志系统,可以方便地查看和分析日志信息,及时发现问题并进行报警。
  5. 第三方监控服务:除了上述工具外,还可以使用一些第三方监控服务来对Flink CDC进行监控和报警。例如,Datadog、New Relic等都提供了针对大数据平台的监控解决方案。

综上所述,Flink CDC运行起来后,可以使用Flink Web UI、Prometheus + Grafana、Alertmanager、日志系统以及第三方监控服务等多种工具来进行监控和报警,以确保作业的稳定运行和及时发现问题。



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https://developer.aliyun.com/ask/599268?spm=a2c6h.12873639.article-detail.37.50e24378TRW91E



问题二:Flink CDC里这个问题怎么解决?

Flink CDC里这个问题怎么解决?The connector is trying to read binlog starting at Struct{version=1.9.7.Final,connector=mysql,name=mysql_binlog_source,ts_ms=1708493668357,db=,server_id=0,file=mysql-bin.002007,pos=97918692,row=0}, but this is no longer available on the server. Reconfigure the connector to use a snapshot when needed.对,目前是在测试环境跑呢,有没有什么解决方法呀?



参考答案:

这个有可能是你这个表 长时间没有数据变更 但是呢这个mysql实例的binlog会一直往下增长 由于binlog保存的时间有限 把你这个任务保存在flink的state中的binlog文件给冲掉了 突然你这个表有数据变更 那读取你这个保存的binlog文件找不到 就包这个错误。



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https://developer.aliyun.com/ask/599266?spm=a2c6h.12873639.article-detail.38.50e24378TRW91E



问题三:flink cdc的datastream,可以用upsert的方式写入kafka吗?

flink cdc的datastream,可以用upsert的方式写入kafka吗?



参考答案:

Flink CDC 的 DataStream 可以通过特定的连接器以upsert的方式写入Kafka。

Flink CDC(Change Data Capture)是一个流处理框架,它能够捕获和处理数据库的变更事件,如插入、更新和删除操作。在Flink中,DataStream API允许开发者对数据流进行各种转换和操作。要实现将CDC捕获的数据以upsert方式写入Kafka,可以使用Flink的Kafka Connector。具体步骤如下:

  1. 使用Flink CDC Source:首先,需要设置一个Flink CDC Source来捕获数据库的变更数据流。
  2. 转换DataStream:然后,可以通过DataStream API对捕获的数据流进行必要的转换,以满足upsert操作的要求。
  3. 使用Kafka Sink:接下来,需要配置一个Kafka Sink,将转换后的DataStream写入Kafka。在这里,可以使用支持upsert操作的Kafka Connector,如upsert-kafka Connector。
  4. 配置upsert逻辑:在Kafka Sink中,根据需求配置upsert逻辑,以确保数据能够正确地更新或插入到Kafka主题中。

需要注意的是,具体的实现细节可能会根据使用的Flink版本和Kafka Connector的不同而有所差异。此外,为了确保数据的一致性和准确性,可能需要对Flink作业的状态管理和检查点机制进行适当的配置。

综上所述,通过结合Flink CDC和适当的Kafka Connector,可以实现将CDC捕获的数据以upsert方式高效地写入Kafka,从而实现实时数据集成和分析的需求。



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问题四:Flink CDC 3.0 支持mysql整库同步到mysql吗?

Flink CDC 3.0 支持mysql整库同步到mysql吗?没在文档上找到yaml的demo。



参考答案:

Flink CDC 3.0支持MySQL整库同步到MySQL。

Flink CDC(Change Data Capture)是一个用于捕获数据库变更的框架,它能够实时地同步数据变更。虽然Flink CDC的主要用途是捕获和同步数据变更,但它也可以用于实现数据库之间的同步,包括从MySQL同步到MySQL。要实现这一点,通常需要结合使用Flink CDC和JDBC连接器。具体操作步骤如下:

  1. 配置Flink CDC:首先,需要在Flink环境中配置CDC连接器以捕获源MySQL数据库的变更。
  2. 下载JDBC连接器:由于目标也是MySQL,需要下载适用于MySQL的JDBC连接器,并将其放置在Flink的lib目录下。
  3. 编写Flink作业:接下来,编写Flink作业来消费CDC捕获的数据变更,并通过JDBC连接器将数据写入目标MySQL数据库。
  4. 部署和监控:最后,部署Flink作业并监控同步过程,确保数据正确无误地从源数据库同步到目标数据库。

需要注意的是,虽然Flink CDC支持整库同步,但在实际操作中,可能需要考虑表结构变更的同步、分库分表的同步等复杂情况。因此,建议在实施前详细规划并测试同步策略,以确保数据一致性和同步效率。



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问题五:Flink CDC里以下 从mysql cdc 到kafka kafka 建表语句中使用什么?

Flink CDC里以下 从mysql cdc 到kafka kafka 建表语句中使用什么 ?连接器类型 是kafka还是upsert-kafka ?

再将数据从kafka 传输到hudi 中 使用什么连接器?



参考答案:

从MySQL CDC到Kafka建表语句中使用的连接器类型是Flink CDC。

Flink CDC是一个用于捕获和处理数据库变更的Source Connector,它能够监测并捕获MySQL等数据库的变动,包括数据或数据表的插入、更新、删除等操作,并将这些变更记录写入到消息中间件如Kafka中。在创建Flink MySQL CDC表之后,可以将这些变更推送到Kafka主题中,以供其他服务订阅及消费。

再将数据从Kafka传输到Hudi中使用的连接器是内置的Hudi连接器。

Flink全托管内置了Hudi连接器,这样可以降低运维复杂度,并提供SLA保障。使用Flink CDC与Hudi连接器联动,可以实现数据的高效入湖,即从数据库通过CDC捕获变更,再通过Flink写入到Hudi表中,这是一种端到端的解决方案。这种方案不仅降低了开发门槛,还提供了完善的数据连通性,使得数据可以在Flink、Spark、Presto或Hive之间无缝流转。



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