实时计算 Flink版产品使用合集之在增量同步表时,发现新添加的表在全量同步之后没有进行增量同步,怎么解决

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:Flink的vvr6.0.8配合开源2.4.2版本,增量快照采集不到数据,这个需要提工单吗?


Flink的vvr 6.0.8 配合开源mongo-cdc 2.4.2版本,增量快照采集不到数据,这个需要提工单吗?

vvr 8.0.1 使用你们公测的mongo-cdc 进行sql方式增量快照提取,是可以提取出来的


参考回答:

vvr 6.0.8 配合开源mongo-cdc 2.4.2版本,增量快照采集不到数据,这个需要提工单吗 -- 非工单支持范围 (这也是为啥我们不会无脑把flink cdc所有支持的内容一把放入产品的原因)

vvr 8.0.1 使用你们公测的mongo-cdc 进行sql方式增量快照提取,是可以提取出来的 -- 建议先升版本试一下。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570430


问题二:Flink这个是需要手动创建的吗?


我这边想用hdfs来做checkpoint和savepoint的文件终端,现在已经把相应的jar包和core-site.xml、hdfs-site.xml配置打进镜像里了,现在jobmanager已经启动,但是拉起taskmanager的时候,

提示找不到hadoop-config-volumeFlink这个是需要手动创建的吗?


参考回答:

我猜测您可能正在尝试使用HDFS作为Flink的Checkpoint和Savepoint文件存储终端。如果您在启动TaskManager时遇到问题,请尝试以下步骤:

  1. 确保您的JobManager已经成功启动,并且可以与TaskManager通信。
  2. 检查您的Hadoop配置文件(core-site.xml和hdfs-site.xml)是否正确地配置了HDFS的地址、端口号和其他相关参数。
  3. 确保您的Hadoop集群已经启动并运行正常,可以通过执行hdfs dfs -ls命令来检查HDFS的状态。
  4. 如果您使用的是Kubernetes部署Flink,则需要确保您的Pod中有足够的权限来访问HDFS文件系统。
  5. 在启动TaskManager之前,请确保您的镜像中包含了Flink的Hadoop-Flink connector jar包以及其他必要的依赖库。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570429


问题三:Flink一个表的增量数据没有同步 ,新加表之后就全量同步了,后面的增量没有,怎么回事?


Flink一个表的增量数据没有同步 ,新加表之后就全量同步了,后面的增量没有,怎么回事?


参考回答:

这个问题可能是由于你在Flink作业中使用了全量同步的模式,而没有启用增量同步。在Flink中,如果你想要实现增量同步,你需要在你的作业中配置相应的连接器和策略。

以下是一个基本的步骤:

  1. 配置连接器:你需要在你的Flink作业中配置一个支持增量同步的连接器。例如,如果你正在从MySQL同步数据到Hologres,你可以使用Flink的MySQL连接器,并配置它的同步模式为"incremental-sync"。
  2. 配置时间戳字段:你需要在你的连接器配置中指定一个时间戳字段。这个字段应该包含每个事件的时间信息,以便Flink可以区分新旧数据。
  3. 配置增量同步策略:你需要在你的Flink作业中配置一个增量同步策略。这个策略定义了Flink如何处理新旧数据,例如,它可以选择只同步新增的数据,或者选择同步所有的新数据和已存在的数据。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570428


问题四:Flink这边内部有计划吗?


之前我有一种场景(配置(table.cdas.scan.newly-added-table.enabled' = 'true' )这),删除掉已同步过的表,然后再同步,会发现增量数据无法同步,我这边之前提过工单,有阿里的同事也测过有这种情况,说是需要优化,Flink这边内部有计划吗?


参考回答:

在Flink中,确实存在你描述的场景问题。对于已经同步过的表,如果先进行删除再进行同步,增量数据无法正常同步的问题。目前,阿里巴巴的同事已经在测试并反馈了这个问题,他们也表示需要进行优化。

值得一提的是,Flink的CDC(Change Data Capture)技术是一个专门用于捕获数据变更的技术。这种技术基于数据库的日志来实现全增量一体化读取的数据集成框架,配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态,可以高效实现海量数据的实时采集、处理和分析。

此外,Flink CDC 提供了创建表空间的功能,这个独立的、可控的、可扩展的存储区域是为了捕获和管理数据库的增量数据,这对于实时同步和数据变更追踪非常重要。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570427


问题五:Flinkcdas 动态加表从savepoint恢复启动,没有加上是什么原因?


Flinkcdas 动态加表从savepoint恢复启动,没有加上是什么原因?


参考回答:

这个query是关于Apache Flink的,它试图设置一个配置项来启用对新添加表的扫描,并创建一个名为"sr.starrocks_testwith"的数据库。但是,这个query存在一些语法错误。

首先,CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sr.starrocks_testwith(这一行缺少了一个右括号。正确的语法应该是:CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sr.starrocks_testwith;

其次,SET 'table.cdas.scan.newly-added-table.enabled'='true';这一行是正确的,它设置了一个新的配置项来启用对新添加表的扫描。

所以,如果你想要修复这个query,你应该这样写:

SET 'table.cdas.scan.newly-added-table.enabled'='true';
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sr.starrocks_testwith;

然后,你需要确保你的Flink作业在启动时加载了这个配置项。你可以通过在你的Flink作业的配置文件中添加以下内容来实现这一点:

<configuration>
    ...
    <property>
        <name>table.cdas.scan.newly-added-table.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    ...
</configuration>

最后,你需要确保你的Flink作业在启动时加载了这个数据库。你可以通过在你的Flink作业的SQL语句中添加以下内容来实现这一点:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sr.starrocks_testwith;
USE sr.starrocks_testwith;


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570426

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
|
15天前
|
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。
679 10
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
12天前
|
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。
zdl
|
3天前
|
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
19 0
|
28天前
|
数据可视化 大数据 数据处理
评测报告:实时计算Flink版产品体验
实时计算Flink版提供了丰富的文档和产品引导,帮助初学者快速上手。其强大的实时数据处理能力和多数据源支持,满足了大部分业务需求。但在高级功能、性能优化和用户界面方面仍有改进空间。建议增加更多自定义处理函数、数据可视化工具,并优化用户界面,增强社区互动,以提升整体用户体验和竞争力。
33 2
|
28天前
|
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。
66 1
|
1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
|
29天前
|
运维 监控 Serverless
阿里云实时计算Flink版评测报告
阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务,基于Apache Flink构建,提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品,展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。
|
30天前
|
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。
38 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
阿里云实时计算Flink版体验评测
阿里云实时计算Flink版提供了完善的产品内引导和丰富文档,使初学者也能快速上手。产品界面引导清晰,内置模板简化了流处理任务。官方文档全面,涵盖配置、开发、调优等内容。此外,该产品在数据开发和运维方面表现优秀,支持灵活的作业开发和自动化运维。未来可增强复杂事件处理、实时可视化展示及机器学习支持,进一步提升用户体验。作为阿里云大数据体系的一部分,它能与DataWorks、MaxCompute等产品无缝联动,构建完整的实时数据处理平台。
|
1月前
|
SQL 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后,我发现Flink凭借其流批一体的优势,在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理,还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理,确保数据处理既快又准。此外,Flink提供了多样化的编程接口和运维工具,简化了开发流程,但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用,Flink展现了高可用性和安全性,不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具,以提升用户体验。
115 0

相关产品

  • 实时计算 Flink版