Flink CDC产品常见问题之用superset连接starrocks报错如何解决-阿里云开发者社区

Flink CDC产品常见问题之用superset连接starrocks报错如何解决

2024-03-14 260

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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里谁试过用superset连接starrocks的，报错要怎么办啊？

Flink CDC里谁试过用superset连接starrocks的，官网的方法好像不太行，报错要怎么办啊？

参考答案：

确保你在Superset的数据库连接设置中输入了正确的StarRocks主机地址、端口、数据库名、用户名和密码。

如果StarRocks集群仅允许特定的IP访问，确保Superset服务器的IP地址被允许。

关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/599194?spm=a2c6h.12873639.article-detail.67.50e24378TRW91E

问题二：flink cdc oracle 这个报错有遇到过的吗？

flink cdc oracle 这个报错有遇到过的吗？

参考答案：

根据提供的信息，报错信息显示为 "ORA-00600: internal error code, arguments: [krvrdGetUID: 2], [18446744073709551614],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]},[],[],[],[],[]},[],[],[],[],[]},[],[]},[],[],[],[]},[],[],[]},[]},at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer11.processError(T4CTTIoer11.Java:509)"。这个错误是Oracle数据库的内部错误代码，具体的错误原因需要进一步分析。

一般来说，当遇到ORA-00600这样的内部错误时，可以尝试以下步骤进行排查：

检查数据库日志：查看Oracle数据库的alert日志或trace文件，这些文件通常包含有关错误的详细信息。
检查网络连接：确保Flink CDC与Oracle数据库之间的网络连接正常，没有中断或延迟。
检查数据库配置：确认Oracle数据库的配置是否正确，包括内存、参数设置等。
检查驱动程序和版本：确保使用的JDBC驱动程序与Oracle数据库版本兼容，并且是最新版本。
检查SQL语句：仔细检查执行的SQL语句，特别是涉及表名、列名、数据类型等方面的内容，确保没有语法错误或逻辑错误。

关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/599193?spm=a2c6h.12873639.article-detail.68.50e24378TRW91E

问题三：Flink CDC里任务重启由rocksdb状态后端改为hashmap行不行呢？

Flink CDC里任务重启由rocksdb状态后端改为hashmap行不行呢？

参考答案：

Apache Flink 的任务在重启时更改状态后端，从 RocksDBStateBackend 更改为 HashMapStateBackend 并不是一个推荐的做法，且实际操作中可能不会按照预期工作。原因如下：1. 状态一致性：•当Flink作业使用RocksDBStateBackend持久化了状态，并在故障恢复时需要从检查点或者保存点进行恢复，这些状态是以RocksDB存储格式保存的。•如果直接切换到HashMapStateBackend，由于两种后端的数据结构和持久化方式完全不同，HashMapStateBackend无法直接读取RocksDB格式的状态数据。2. 内存限制：•RocksDB可以将大量状态数据存储在磁盘上，适合处理大规模状态数据的场景。•HashMapStateBackend则将状态数据完全保留在JVM堆内存中，如果状态数据量较大，可能会导致内存溢出（OOM）问题。3. 作业设计与配置：•通常在开发阶段确定了状态后端之后，在生产环境中不建议随意变更，因为这会改变整个作业的状态管理和容错机制。若确实需要更换状态后端，正确的做法是：•先停止当前使用RocksDBStateBackend的任务。•将之前保存的状态以兼容的方式迁移到新的状态后端所使用的格式。•配置新作业使用HashMapStateBackend，并设置好相应的内存限制策略。•启动新的作业，并从迁移后的状态进行恢复。但是请注意，对于大型或长时间运行的流处理作业，HashMapStateBackend由于其内存局限性，往往不适合用于处理大状态的情况。在生产环境部署时，应根据应用的实际需求选择合适的状态后端。

关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/599192?spm=a2c6h.12873639.article-detail.69.50e24378TRW91E

问题四：有没有用flink cdc做过mysql整库的实时同步？

有没有大神用flink cdc做过mysql整库的实时同步？

参考答案：

有使用Flink CDC实现MySQL整库的实时同步的案例。

Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink中用于捕获数据库变化数据的一项技术，它能够实时地捕获和同步数据库中的数据变更。以下是一些关于使用Flink CDC进行MySQL整库实时同步的实践案例和相关信息：

MysqlCDC项目：有一个基于Flink CDC的项目，通过datastream方式实现了MySQL之间的全量和增量同步。这个项目是用Java编写的，用户只需要配置好源数据库和目标数据库的信息，运行项目中的main函数，就能实现多库多表的同步。
数据同步到其他存储系统：在许多场景中，当数据库的数据发生变化时，可能需要将这些变化同步到其他存储中间件，如Kafka、Elasticsearch等。使用Flink CDC可以实现这种类型的数据同步，减少业务代码与数据同步操作的耦合，从而降低维护成本并减少代码冗余。
环境准备和配置：为了实现实时同步，需要准备相应的环境，包括安装JDK、Flink以及MySQL等。还需要创建用于同步的源数据库和目标数据库，并进行适当的配置以完成同步任务。
实时同步到Doris：有实践案例介绍了如何使用Flink CDC版本2.4将MySQL数据库实时同步到Doris数据库。这包括了环境的准备、Flink CDC的配置、数据同步流程以及需要注意的事项。

综上所述，Flink CDC确实可以用来做MySQL整库的实时同步，并且已经有相关的实践案例和项目。这些案例和项目展示了Flink CDC在数据同步方面的能力和实用性。在实施同步时，需要考虑到环境的配置、数据的一致性要求以及同步策略等多个方面，以确保同步过程的高效和可靠。

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https://developer.aliyun.com/ask/598971?spm=a2c6h.12873639.article-detail.70.50e24378TRW91E