问题一：请教个问题，我想在flink消费kafka数据时，不对消费的数据进行解压缩操作有什么办法吗?
请教个问题，我想在flink消费kafka数据时，不对消费的数据进行解压缩操作有什么办法吗?我想使用这种方式来测试flink source的最大拉取速度
参考回答：
自己写一个反序列化器，里面不做任何处理，返回null就行
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问题二：在flink1.17Application模式中 有没有办法同步获取任务执行结果后再退出客户端？
请教一下各位， 在flink1.17Application模式中 客户端执行 flink run-application -t yarn-application 跑批，有没有办法同步获取任务执行结果后再退出客户端试了 -sae 参数，好像没有用?
参考回答：
在 Apache Flink 1.17 中，flink run-application -t yarn-application 命令用于提交一个 Application 模式的作业到 YARN 集群。通常情况下，这个命令会异步地启动任务并立即返回控制台。
如果你想让客户端在获取任务执行结果后再退出，你可以尝试以下方法：
- 使用
flink list或yarn application命令：
在提交任务后，你可以通过运行flink list或者直接使用 Hadoop 的yarn application命令来查看应用的状态。这将帮助你了解作业是否成功运行以及其当前状态。 - 检查日志文件：
Flink 和 YARN 都会在本地磁盘或 HDFS 上生成日志文件。你可以通过查阅这些日志文件来获取更详细的信息，包括任务的执行情况和任何可能发生的错误。 - 编写自定义监控程序：
如果你需要更精确地监控任务执行状态，并且希望在特定条件满足时自动退出客户端，可以考虑编写一个简单的脚本或者应用程序，它可以通过 Flink REST API 或 YARN REST API 监控作业状态。 - 使用事件时间窗口：
如果你的批处理作业是基于事件时间窗口的，那么可以在最后设置一个足够长的时间窗口（例如几小时），以确保所有数据都被处理完。这样，当这个窗口触发时，你可以认为整个批处理过程已经完成。 - 设置合适的 checkpoint 和 savepoint：
使用适当的 checkpoint 和 savepoint 设置可以帮助你在任务失败时快速恢复。同时，你也可以利用它们来判断任务是否已经完成了预期的工作。 - 查询外部系统：
如果你的作业最终将结果写入了外部系统（如数据库、消息队列等），你可以通过查询这些系统的状态来判断作业是否已经正确地完成了它的任务。
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问题三：Flink这个什么处理？
Flink这个什么处理？请教下大佬Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-shade-plugin:3.3.0:shade (default) on project disp-flinkcep-pusale-warnning: Unable to parse configuration of mojo org.apache.maven.plugins:maven-shade-plugin:3.3.0:shade for parameter resource: Cannot find 'resource' in class org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer 
参考回答：
这个错误信息表明你在使用 maven-shade-plugin 插件时遇到了问题。具体来说，它告诉你在解析配置文件中关于 resource 参数的设置时找不到对应的设置器（setter）、加法器（adder）或字段。
解决这个问题的方法通常有以下几种：
- 检查 Maven POM 文件：
- 确保你的
pom.xml文件中定义了正确的插件和参数。确保你使用的是正确的resource参数名称，并且该参数是在正确的位置和上下文中使用的。 - 如果你正在尝试使用某个特定的资源转换器，如
ServicesResourceTransformer，确保已正确引用并添加到transformers列表中。
<build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId> <version>3.3.0</version> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>shade</goal> </goals> <configuration> <!-- 注意这里可能需要根据实际情况调整 --> <transformers> <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer" /> </transformers> <!-- 其他配置项... --> </configuration> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build>
- 更新依赖版本：
- 可能是由于不同版本的
maven-shade-plugin插件与你使用的其他库之间存在兼容性问题。尝试升级或降级maven-shade-plugin的版本，看看是否可以解决问题。
- 清理和重新构建项目：
- 在进行上述修改后，确保清除项目的缓存和目标目录，然后重新构建项目。这有助于确保新的配置生效并且没有旧的配置文件残留。
- 查阅相关文档：
- 查阅 Apache Maven 和
maven-shade-plugin的官方文档，以了解最新的配置要求和示例。同时，也可以查找社区论坛上的类似问题，看是否有其他人遇到过类似的问题并找到了解决方案。
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问题四：百问求答（3）Flink专场！回答问题赢行李箱等好礼
Flink SQL的并行度如何单独设置，比如单独设置sink的并行度与其他不一致
参考回答：
这里的"setParallelism"方法只是单独设置了Sink的并行度，并没有对程序的其他部分进行修改。如果您想对整个程序的并行度进行调整，可以参考文档：https://help.aliyun.com/zh/flink/getting-started/ingest-log-data-into-data-warehouses-in-real-time
---来自实时计算Flink版快速入门日志实时入仓快速入门文档
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问题五：flink cdc sql mongo connector 如何提升消费速率
业务背景：有一批百亿级别的数据需要同步从mongo同步到doris，存量+增量都要同步，所以想使用CDC同步，但是发现速率太慢，目前QPS 2w，预计300亿要同步20天左右才能跑完。
UI上看到QPS在2万左右，并且source的并行度一直是1。请问如何提高source的并行度？以及并行度的提升是否有助于提升消费速率？
sql 的 source table 配置如下，这里在CDC文档中没有找到可以配置source并行度的地方。提高了拉数据的batch size。发现对source的QPS没有提升效果。
flink.conf文件中的默认并行度配置如下
参考回答：
CDC SQL Mongo Connector默认使用MongoDB的Change Streams来获取数据变化。要提高消费速率，您可以尝试以下方法：
提高并行度：您可以在Flink的CDC任务中设置`source.parallelism`参数来提高source的并行度。例如，您可以将并行度设置为`numTaskSlots`，这将使用Flink集群中的所有任务槽来处理数据。需要注意的是，提高并行度可能会增加资源消耗和数据竞争的风险，因此需要根据实际情况进行调整。 调整MongoDB连接器参数：您可以在Flink的MongoDB连接器中设置一些参数来优化消费速率，例如： `connector.class`：使用`MongoDBChangeEventSource`类来处理变更事件，而不是默认的`MongoDBBulkChangeEventSource`。这将使得连接器更高效地处理变更事件，从而提高消费速率。 `mongo.batch.size`：设置批量大小，以减少与MongoDB的通信次数。根据您的网络和MongoDB集群的性能，可以尝试调整此参数以获得最佳效果。 `mongo.max.document.size`：设置最大文档大小，以避免处理过大的文档。根据您的数据特点，可以尝试调整此参数以提高消费速率。 优化Flink任务配置：您还可以尝试调整Flink任务的配置，例如： `task.timeout`：设置任务超时时间，以便在任务长时间运行时自动终止。这将有助于避免因为长时间运行的任务而导致的资源浪费。 `state.backend`：使用更高效的State Backend，例如`filesystem`或`rocksdb`，以提高任务
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