实时计算 Flink版产品使用合集之Flink CDC 2.3.0和Flink 1.17,无法从MySQL数据库中抽取数据,是什么原因导致的

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*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:Flink CDC在集群里面run一个oracle cdc的job,是不是跟什么配置有关系?


Flink CDC在集群里面run一个oracle cdc的job,提示chekpoint保存不了,还没有到启动监听数据源这一步,但用idea调试运行又可以采集,是不是跟什么配置有关系?

我单独用idea来测试是可以的,数据少一点是可以跑,我这个表数据40多万就不行,这个需要配置什么,检查点间隔配置大一点吗?


参考回答:

数据量太大了,执行检查点失败


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570650


问题二:Flink CDC请教下大家,是doris不支持flinksql的sql接口么?


Flink CDC中我flinksql写入doris报这个错,请教下大家,是doris不支持flinksql的sql接口么,Query schema: [station_id: VARCHAR(100), station_name: VARCHAR(255), total_switch_electric_quantity: DECIMAL(38, 2), total_pay_amount: DECIMAL(38, 2), total_order_id_count: BIGINT NOT NULL]

Sink schema: [f0: RAW('com.ibm.icu.impl.Row', ?)]

at org.apache.flink.table.planner.connectors.DynamicSinkUtils.createSchemaMismatchException(DynamicSinkUtils.java:1005)

at org.apache.flink.table.planner.connectors.DynamicSinkUtils.validateSchemaAndApplyImplicitCast(DynamicSinkUtils.java:340)

at org.apache.flink.table.planner.connectors.DynamicSinkUtils.validateSchemaAndApplyImplicitCast(DynamicSinkUtils.java:307)

at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.translateToRel(PlannerBase.scala:310)

at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.anonfunanonfunanonfuntranslate$1(PlannerBase.scala:194)

at scala.collection.TraversableLike.anonfunanonfunanonfunmap$1(TraversableLike.scala:233)

at scala.collection.Iterator.foreach(Iterator.scala:937)

at scala.collection.Iterator.foreach$(Iterator.scala:937)

at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1425)

at scala.collection.IterableLike.foreach(IterableLike.scala:70)

at scala.collection.IterableLike.foreach$(IterableLike.scala:69)

at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:54)

at scala.collection.TraversableLike.map(TraversableLike.scala:233)

at scala.collection.TraversableLike.map$(TraversableLike.scala:226)

at scala.collection.AbstractTraversable.map(Traversable.scala:104)

at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.translate(PlannerBase.scala:194)

at org.apache.flink.table.api.bridge.internal.AbstractStreamTableEnvironmentImpl.toStreamInternal(AbstractStreamTableEnvironmentImpl.java:224)

at org.apache.flink.table.api.bridge.java.internal.StreamTableEnvironmentImpl.toAppendStream(StreamTableEnvironmentImpl.java:324)

at com.anyixing.energo.realtime.app.dws.FlinkKafkaSQLExample01.main(FlinkKafkaSQLExample01.java:161)?


参考回答:

这个错误是因为Flink SQL的输出格式与Doris的输入格式不匹配。在Flink SQL中,您需要指定一个输出格式,例如ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde' WITH SERDEPROPERTIES ('separatorChar' = ',', 'quoteChar' = '"', 'escapeChar' = '\')。然而,Doris似乎并不支持这种格式,因此导致了错误。

为了解决这个问题,您可能需要查看Doris的文档,看看它支持哪种输入格式,然后在Flink SQL中使用相应的格式。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570201


问题三:cdc2.30 flink1.17,也一直抽取不到mysql的数据?


cdc2.30 flink1.17,也一直抽取不到mysql的数据?


参考回答:

如果你使用的是Flink CDC 2.3.0和Flink 1.17,但是仍然无法从MySQL数据库中抽取数据,那么可能是以下几个原因导致的:

  1. 没有正确配置MySQL数据库连接参数。请确保你已经正确配置了MySQL服务器的地址、端口、用户名、密码等信息,并且能够通过这些参数正常访问MySQL数据库。
  2. MySQL数据库没有启用二进制日志功能。Flink CDC需要依赖MySQL的二进制日志功能来获取数据变更事件,因此请确保你的MySQL数据库已经启用了该功能。
  3. MySQL数据库的二进制日志文件已经被清理掉了。默认情况下,MySQL会定期清理掉旧的二进制日志文件,因此请确保你的MySQL数据库已经设置了合理的二进制日志保留策略,以避免丢失数据变更事件。
  4. Flink任务节点与MySQL服务器之间的网络连接不稳定或者带宽不足。在抓取数据变更事件时,Flink任务节点需要不断地从MySQL服务器接收数据,因此请确保两者的网络连接稳定可靠,并且有足够的带宽来传输数据。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570648


问题四:企业版3.2.3.3能使用flink cdc吗?


企业版3.2.3.3能使用flink cdc吗?


参考回答:

企业版3.2.3.3可以使用Flink CDC。Flink CDC是一个用于捕获和处理数据源中变化的技术,它允许实时监视数据库或数据流中发生的数据变动,并将这些变动抽取出来,以便进行进一步的处理和分析。然而,对于某些特定的数据库,例如OceanBase,使用Flink CDC可能会遇到一些问题。因此,在使用Flink CDC时,需要根据具体的数据库版本和配置进行调整。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570647


问题五:flinkcdc2.4.2 flink1.18.0抽取oracle11g一直取不到数 什么原因?


flinkcdc2.4.2 flink1.18.0 抽取oracle11g一直取不到数 是什么原因呢 是需要加什么参数吗?


参考回答:

Flink CDC 2.4.2 配合 Flink 1.18.0 抽取 Oracle 11g 数据无法取到的问题可能有多种原因。首先,可能是因为Flink CDC中的Oracle CDC不支持无锁全量同步表。其次,您需要确保正确配置了Oracle Connector的参数,包括用户名、密码、连接地址、表名等。如果配置不正确,可能导致CDC无法正确读取Oracle数据库中的数据。此外,您可能需要检查您的Oracle数据库版本是否受支持,并确保Flink CDC与Oracle数据库版本兼容。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570645

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
zdl
|
10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
410 56
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
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。
|
数据采集 Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之怎么实现从Oracle数据库读取多个表并将数据写入到Iceberg表
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。
|
10月前
|
消息中间件 资源调度 关系型数据库
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。
494 9
|
12月前
|
关系型数据库 MySQL Go
go抽取mysql配置到yaml配置文件
go抽取mysql配置到yaml配置文件
|
11月前
|
存储 运维 监控
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维、安全能力等等跟其他引擎及自建Flink集群比较。
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维和安全能力等方面表现出色。其自研的高性能状态存储引擎GeminiStateBackend显著提升了作业稳定性,状态管理优化使性能提升40%以上。核心性能较开源Flink提升2-3倍,资源利用率提高100%。提供一站式开发管理、自动化运维和丰富的监控告警功能,支持多语言开发和智能调优。安全方面,具备访问控制、高可用保障和全链路容错能力,确保企业级应用的安全与稳定。
198 0
|
资源调度 关系型数据库 MySQL
【Flink on YARN + CDC 3.0】神操作!看完这篇教程,你也能成为数据流处理高手!从零开始,一步步教会你在Flink on YARN模式下如何配置Debezium CDC 3.0,让你的数据库变更数据瞬间飞起来!
【8月更文挑战第15天】随着Apache Flink的普及,企业广泛采用Flink on YARN部署流处理应用,高效利用集群资源。变更数据捕获(CDC)工具在现代数据栈中至关重要,能实时捕捉数据库变化并转发给下游系统处理。本文以Flink on YARN为例,介绍如何在Debezium CDC 3.0中配置MySQL连接器,实现数据流处理。首先确保YARN上已部署Flink集群,接着安装Debezium MySQL连接器并配置Kafka Connect。最后,创建Flink任务消费变更事件并提交任务到Flink集群。通过这些步骤,可以构建出从数据库变更到实时处理的无缝数据管道。
929 2
|
SQL Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之Oracle数据库是集群部署的,怎么进行数据同步
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。
|
消息中间件 监控 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之怎么调整Flink Web U显示的日志行数
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多