实时计算 Flink版产品使用合集之使用JDBC方式读取Oracle的number类型时,通过什么方式进行映射

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:有没有人知道,flinkSQL,用jdbc方式读取oracle的number类型怎么映射?


有没有人知道,flinkSQL,用jdbc方式读取oracle的number类型怎么映射?


参考回答:

在Flink SQL中,我们通常使用JDBC连接器来读取Oracle数据库的数据。对于Oracle的NUMBER类型,我们可以将其映射为Java中的BigDecimal类型。但是请注意,Oracle NUMBER类型具有一定的长度和小数位数限制,因此在映射为BigDecimal类型时,需要注意数据的溢出和精度丢失等问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571651


问题二:flink standalone模式,jobmanager无法回收fail的任务,这个怎么解决的?


flink standalone模式,jobmanager无法回收fail的任务,这个怎么解决的?


参考回答:

如果你在 Apache Flink Standalone 模式下遇到了 jobmanager 无法回收 fail 的任务并导致 oom (Out Of Memory)问题,你可以尝试以下方法:

  1. 增加 jobmanager 和 taskmanager 的 heap 大小:在 conf/flink-conf.yaml 文件中,你可以增加 jobmanager.memory.process.sizetaskmanager.memory.process.size 参数以增加内存大小。这可以防止 oom 问题的发生。
  2. 合理分配 taskmanager 数量:在 conf/flink-conf.yaml 文件中,你可以增加 taskmanager.numberOfTaskSlots 参数来增加 taskmanager 的数量,从而分担工作负载,减少 oom 的可能性。
  3. 使用 slot 共享:在 Flink 中,你可以设置 taskmanager 之间的共享slot数量,以减少 oom 的风险。
  4. 使用合理的并行度:在 Flink SQL 中,你可以设置合理的并行度,以减少 oom 的风险。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571650


问题三:flink1.17 cdc Sqlserver 为什么没有数据?


flink1.17 cdc Sqlserver 为什么没有数据?


参考回答:

您好,Flink 1.17的CDC在Sqlserver没有数据可能有以下几种原因:

  1. 数据源配置错误:在配置Flink CDC数据源时,可能会出现连接字符串、用户名、密码等参数配置错误的情况,这可能会导致Flink CDC无法正确连接到SQL Server数据库。
  2. 表配置错误:当配置Flink CDC的表时,如果表名、列名、主键或数据类型等配置不正确,那么Flink CDC可能无法正确识别表结构及其数据变化。
  3. CDC Event未包含修改的行数据:有时,Flink CDC读取的CDC Event可能并未包含修改的行数据。这可能是由于底层的CDC技术(如MySQL binlog)未能正确捕获到数据修改。
  4. 底层CDC技术问题:请确保检查底层数据库(如MySQL)的binlog配置是否正确,并确保没有其他设置剔除了binlog数据,例如在SQL中使用了statement readonly等操作。
  5. SQL Server的CDC功能未开启:确保已在SQL Server中启用CDC功能,并正确地创建了一个CDC实例。同时,必须启动SQL Server代理服务来保证CDC功能正常工作。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571648


问题四:我用了flink1.13.5 的datastream 的batch处理,有哪位知道啊?


我用了flink1.13.5 的datastream 的batch处理,container已经申请到cpu和内存了,但是就是没有slot 有哪位大神知道啊? 报错如下:


参考回答:

这个问题可能是由于Flink的TaskManager没有足够的资源来分配给新的任务。你可以尝试以下方法来解决这个问题:

  1. 增加TaskManager的数量。你可以在Flink的配置文件中设置taskmanager.numberOfTaskSlots的值来增加TaskManager的数量。例如,如果你有4个CPU和8GB内存的节点,你可以将这个值设置为32(因为每个TaskManager可以运行4个并行的任务)。
  2. 调整TaskManager的资源分配策略。你可以在Flink的配置文件中设置taskmanager.network.memory.mintaskmanager.network.memory.max的值来调整TaskManager的网络内存分配策略。例如,你可以将这两个值设置为相同的值,以确保TaskManager有足够的网络内存来处理所有的任务。
  3. 检查你的应用程序是否在提交时指定了正确的并行度。如果应用程序的并行度超过了TaskManager的数量,那么Flink可能无法为所有任务分配到足够的资源。
  4. 检查你的应用程序是否有内存泄漏或者资源占用过高的问题。如果有,你需要修复这些问题,以确保TaskManager有足够的资源来处理所有的任务。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571647


问题五:Flink维表join的话是用事件时间还是处理时间啊?


Flink维表join的话是用事件时间还是处理时间啊?


参考回答:

一般是proctime


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571645

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
3月前
|
SQL 消息中间件 分布式计算
大数据-124 - Flink State 01篇 状态原理和原理剖析:状态类型 执行分析
大数据-124 - Flink State 01篇 状态原理和原理剖析:状态类型 执行分析
94 5
|
4月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
2月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1452 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
2月前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
174 56
|
12天前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
2月前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
3月前
|
运维 搜索推荐 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
94 1
|
3月前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
4月前
|
存储 运维 监控
阿里云实时计算Flink版的评测
阿里云实时计算Flink版的评测
94 15
|
4月前
|
运维 分布式计算 监控
评测报告:阿里云实时计算Flink版
本评测主要针对阿里云实时计算Flink版在用户行为分析中的应用。作为一名数据分析师,我利用该服务处理了大量日志数据,包括用户点击流和登录行为。Flink的强大实时处理能力让我能够迅速洞察用户行为变化,及时调整营销策略。此外,其卓越的性能和稳定性显著降低了运维负担,提升了项目效率。产品文档详尽且易于理解,但建议增加故障排查示例。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多