实时计算 Flink版产品使用合集之如果在 MySQL 表中为某个字段设置了默认值,并且在插入数据时指定了该字段为 NULL,那么 MySQL 是否会使用默认值来填充这个字段

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:flinkcdc读取pg的数据 flink用什么类型去接受float的类型的数据呢?


flinkcdc读取pg的数据 flink用什么类型去接受float的类型的数据呢?


参考回答:

看cdc的字段类型匹配关系https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/connectors/postgres-cdc.html![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/wyvq5mjsckydw_243197e0c6aa48988ff273b6fcc5434b.png)


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570711


问题二:Flink CDC中flinksql写入到pg数据库嘛?


Flink CDC中flinksql写入到pg数据库嘛?


参考回答:

写pg可以,写greenplum不行,通过jdbc连接器是可以的,建议用官方提供的jdbc- connector


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570710


问题三:Flink CDC插件也添加了,为什么还是不支持s3文件系统呢?


Flink CDC插件也添加了,为什么还是不支持s3文件系统呢?


参考回答:

Flink CDC目前的版本暂时还不支持S3文件系统。虽然Flink内置了S3文件系统 (flink-s3-fs-presto and flink-s3-fs-hadoop),这种内置支持主要是为了提高AWS S3 bucket的可扩展性,通过在关键字开头附近添加随机字符实现熵注入。但是,这并不等同于Flink CDC可以直接支持S3作为数据源或接收器。对于S3的支持,可能需要等待Flink社区在未来的更新中进行添加和优化。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572262


问题四:Flink CDC中mysql 字段设置了默认值 ,会返回字段默认值 而不是null?


Flink CDC中mysql 字段设置了默认值 ,然后插入数据时 指定该字段为null 会返回字段默认值 而不是null?


参考回答:

这个之前也有其他人反馈过,我是重写了SchemaBuilder,默认值直接指定为null


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570707


问题五:Flink CDC这个问题有解决的办法吗?莫名其妙的?


Flink CDC这个问题有解决的办法吗?莫名其妙的?

这个文章说5.6的问题?https://bugs.mysql.com/bug.php?id=84752%EF%BC%8


参考回答:

这个问题可能是由于MySQL的二进制日志格式与Flink CDC不兼容导致的。你可以尝试以下方法解决这个问题:

  1. 升级MySQL到5.7或更高版本,因为Flink CDC目前支持MySQL 5.6和5.7。
  2. 如果升级MySQL不可行,你可以尝试使用其他兼容的数据库系统,如PostgreSQL、Oracle等。
  3. 如果你仍然想使用MySQL,可以考虑使用第三方工具(如Maxwell)来处理二进制日志,然后将数据导入到Flink CDC中。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570706

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
6月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
624 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
11月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
1141 0
|
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。
4072 74
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
Java 关系型数据库 MySQL
SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动
通过详细的步骤和示例代码,您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC,并实时追踪 MySQL 数据库的变动。
2906 45
|
12月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业,涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE,所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境(包括MySQL、Kafka和Zookeeper),然后通过配置YAML文件提交任务,实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能,并提供详细的命令和示例。最后,包含环境清理步骤以确保资源释放。
937 2
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
zdl
|
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
634 56
|
监控 关系型数据库 MySQL
Flink CDC MySQL同步MySQL错误记录
在使用Flink CDC同步MySQL数据时,常见的错误包括连接错误、权限错误、表结构变化、数据类型不匹配、主键冲突和
544 17
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
816 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版