Flink CDC产品常见问题之look up hint 没有生效如何解决

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里是找不到该表 明明数据库中有这个表啊为什么监控不到?


Flink CDC里Can't find any matched tables, please check your configured database-name: [demo] and table-name: [test] flink 配置root用户 监控binlog 老是找不到该表 明明数据库中有这个表啊为什么监控不到?


参考回答:

这个问题可能是由于以下原因导致的:

  1. 数据库连接配置错误:请检查Flink CDC的配置文件中的数据库连接信息是否正确,包括主机名、端口号、用户名和密码等。
  2. Flink CDC版本不兼容:请确保你使用的Flink CDC版本与你的MySQL数据库版本兼容。如果不兼容,可以尝试升级或降级Flink CDC版本。
  3. 表名或数据库名拼写错误:请检查Flink CDC配置文件中指定的表名和数据库名是否正确,没有拼写错误。
  4. 权限问题:请确保Flink CDC进程具有足够的权限访问指定的数据库和表。如果没有足够的权限,可以尝试使用具有足够权限的用户运行Flink CDC进程。
  5. binlog文件损坏:如果binlog文件损坏,Flink CDC可能无法读取到正确的数据。可以尝试重新生成binlog文件或者从备份中恢复。
  6. 网络问题:请检查Flink CDC进程与MySQL数据库之间的网络连接是否正常。如果网络不稳定,可能会导致Flink CDC无法正常读取数据。
  7. Flink CDC配置问题:请检查Flink CDC的配置文件中的其他设置,例如过滤条件、转换逻辑等,确保它们正确无误。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/590881


问题二:Flink CDC里 解决办法是不是要设置好对应的重启策略啊?


Flink CDC里就是我这边搭建的flink standolone HA(基于zk + hdfs) 的集群 重启后 上面运行的job信息都会丢失 解决办法是不是要设置好对应的重启策略和checkpoint或者savepoint来实现?


参考回答:

是的,为了解决Flink CDC中重启后丢失job信息的问题,你可以设置合适的重启策略、checkpoint或savepoint。

  1. 重启策略:在Flink配置文件(flink-conf.yaml)中,可以设置taskmanager.restart.strategy参数来指定重启策略。常见的策略有:
  • fixeddelay:固定延迟重启,即每次重启之间的等待时间固定。
  • fixeddelaywithbackoff:带退避策略的固定延迟重启,即每次重启之间的等待时间会逐渐增加。
  • norestart:不进行重启。
  1. Checkpoint和Savepoint:在Flink作业中,可以使用Checkpoint和Savepoint来保存作业的状态。Checkpoint会在指定的时间间隔内将作业状态保存到外部存储系统中,而Savepoint则会将作业状态保存到内部状态管理系统中。通过设置合适的Checkpoint和Savepoint策略,可以在重启后恢复作业状态,避免丢失job信息。

以下是一个示例配置,展示了如何设置重启策略和Checkpoint:

# 设置重启策略为带退避策略的固定延迟重启
taskmanager.restart.strategy: fixeddelaywithbackoff
# 设置Checkpoint的触发条件和超时时间
execution.checkpointing.mode: exactly-once
execution.checkpointing.interval: 5000ms
execution.checkpointing.timeout: 30000ms
# 设置Checkpoint的存储路径
execution.checkpointing.dir: hdfs:///flink/checkpoints
# 设置Savepoint的触发条件和超时时间
execution.savepoint.trigger: manual
execution.savepoint.timeout: 30000ms
# 设置Savepoint的存储路径
execution.savepoint.dir: hdfs:///flink/savepoints

通过以上配置,你可以在重启后恢复作业状态,避免丢失job信息。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/590882


问题三:Flink CDC里我写了一个look up hint 没有生效,怎么办?


Flink CDC里我写了一个look up hint 没有生效,,flink 版本1.16 ,不知道啥原因?


参考回答:

如果你在Flink CDC中写了一个look up hint但没有生效,你可以尝试以下几种方法:

  1. 检查你的look up hint是否正确。确保你在正确的表和字段上使用了look up hint,并且hint的值是正确的。
  2. 检查你的Flink版本是否支持look up hint。Flink CDC的look up hint是在Flink 1.13版本中引入的,如果你使用的是更早的版本,可能不支持这个功能。
  3. 检查你的Flink配置。确保你的Flink配置中包含了look up hint的相关设置。例如,你需要在flink-conf.yaml文件中添加以下配置:
table.execution.arrow.max-records-per-batch: 1000
table.execution.arrow.max-records-per-stream: 1000
table.execution.arrow.max-records-per-user-buffer: 1000
table.execution.arrow.min-batch-size: 0
table.execution.arrow.min-num-rows-for-batch: 0
table.execution.arrow.min-partition-size: 0
table.execution.arrow.partition-size: 1048576
table.execution.arrow.preferred-buffer-size: 134217728
table.execution.arrow.row-based-output-format: true
table.execution.arrow.use-memory-mapped-buffers: false
table.execution.arrow.use-thread-local-buffers: false
  1. 如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试升级你的Flink版本或者联系Flink社区寻求帮助。


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问题四:Flink CDC里阿里云VVR可以接管我们自建的Flink集群吗?


Flink CDC里阿里云VVR可以接管我们自建的Flink集群吗?


参考回答:

阿里云的实时计算Flink版可以集成社区版的CDC(Change Data Capture)连接器,这个连接器遵循Apache 2.0开源协议。VVR支持开源Flink 1.10版本,并默认使用商业GeminiStateBackend,具备一系列的优化和特性。然而,关于是否可以接管自建的Flink集群,这需要考虑到你的具体需求和技术架构。建议在实施前进行详细的评估和测试,以确保系统的稳定性和性能。


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问题五:Flink CDC里一般怎么解决维表更新问题,维表数据可能比主表数据后到的情况怎么办?


Flink CDC里一般怎么解决维表更新问题,维表数据可能比主表数据后到的情况,我看官方文档有个look up hint 的功能,所以来试试怎么搞?


参考回答:

可以使用无界流模式下的异步查找(Async Lookup):

  • 使用 Temporal Table Function 或者 Async I/O API 实现异步查找。在这种模式下,Flink会在join操作时保留尚未找到匹配项的记录,并在后续周期内继续查找最新的维表数据。这种方式可以有效地处理维表数据延迟到达的问题。

look up hint是Flink CDC中的一个功能,它可以用于优化维表查询的性能。当维表数据可能比主表数据更新的情况下,使用look up hint可以告诉Flink在执行维表查询时优先从维表获取数据。这样可以在一定程度上解决维表更新问题,提高查询的准确性和性能。

使用look up hint的方法如下:

  1. 在Flink SQL中,使用WITH子句指定要使用的hint。例如:
SELECT /*+ LOOK_UP('维表别名') */ ... FROM 主表 ...
  1. 在Flink CDC的源代码中,使用TableSourceTableSink接口实现自定义的源和汇操作,并在其中使用hint方法指定要使用的hint。例如:
TableSource<MyTableData> tableSource = new MyTableSource();
TableSink<MyTableData> tableSink = new MyTableSink();
TableResult result = env.sqlUpdate(
    "SELECT /*+ LOOK_UP('维表别名') */ ... FROM 主表 ...",
    tableSource, tableSink);

需要注意的是,look up hint并不能完全解决维表更新问题,它只能在一定程度上优化查询性能。如果维表的数据更新非常频繁,或者维表的数据量非常大,可能会导致查询结果仍然不准确。在这种情况下,可能需要采取其他策略来解决维表更新问题,例如定期同步维表和主表的数据、使用版本控制机制等。


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