实时计算 Flink版产品使用合集之可以将数据写入 ClickHouse 数据库中吗

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:我这边有个flink job周末一直在报GC频繁,然后oom ,然后连接异常,被判定失联,怎么解决?


我这边有个flink job 周末一直在报GC频繁,然后oom ,然后连接异常,被判定失联,怎么解决?但是我从监控图上又看不出 jvm 内存水位线有多高


参考回答:

你这个应该是overhead区域内存炸了,可以尝试调大该部分内存大小。因为只有overhead这部分区域内存超用之后,容器会被kill,taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction。可能是你使用了状态函数,你看你managedMemory占用还挺高的。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570425


问题二:在Flink当为多条件组合的时候,是在这个类里面写好吗?


在Flink当为多条件组合的时候,是在这个类里面写好吗?


参考回答:

在Flink中,当需要为多条件组合时,可以在Condition类中定义相应的字段和方法。以下是一个示例:

public class Condition {
    private String type; // 条件类型
    private String className; // 类名
    public Condition(String type, String className) {
        this.type = type;
        this.className = className;
    }
    public String getType() {
        return type;
    }
    public void setType(String type) {
        this.type = type;
    }
    public String getClassName() {
        return className;
    }
    public void setClassName(String className) {
        this.className = className;
    }
    // 根据条件类型和类名创建相应的实例
    public static Object createInstance(String type, String className) throws Exception {
        Class<?> clazz = Class.forName(className);
        if (type.equals("Class")) {
            return clazz.newInstance();
        } else {
            throw new Exception("不支持的条件类型");
        }
    }
}

在这个示例中,我们定义了一个Condition类,其中包含了type和className两个字段。我们还提供了一个静态方法createInstance,用于根据条件类型和类名创建相应的实例。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570369


问题三:Flink CDC是否支持数据写入 clickhoues?


Flink CDC是否支持数据写入 clickhoues?


参考回答:

支持,但是有版本限制,你需要找ververica-connector-clickhouse的连接


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567526


问题四:在Flink 你们有没有给KAFKA做一层负载均衡的访问?不直接暴露BROKER给用户直连


在Flink 你们有没有给KAFKA做一层负载均衡的访问?不直接暴露BROKER给用户直连


参考回答:

在Flink中,我们可以使用Kafka Consumer Groups(消费者组)来为Kafka提供一层负载均衡的访问机制。在这种模式下,Flink将自动分发从Kafka获取的数据到各个TaskManager节点上运行的任务,从而达到负载均衡的目的。这样就可以避免直接暴露Broker给用户直连,从而减少系统的安全风险。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570367


问题五:大家flink 日志怎么收集的?


大家flink 日志怎么收集的?


参考回答:

Flink任务的日志收集主要有两种方式。一种是通过log4j或logback打印日志,然后将日志发送到kafka。具体来说,您可以使用KafkaLog4jAppender插件将log4j日志发送到kafka,或者利用log4j(log4j2) KafkaAppender直接将日志打到kafka里。另一种方式是,所有Flink进程都会创建一个文本格式的日志文件,这些日志可以通过Job-/TaskManager对应的WebUI页面访问,也可能会由所使用的Resource Provider(如YARN)提供额外的访问方式来访问日志。同时,您还可以在Flink的配置文件中增加相应的配置信息,将日志写入Kafka。这样既简化了繁琐的配置,又降低了延迟。需要注意的是,无论采用哪种方式,都推荐使用SLF4J日志接口实现,以便于使用任何支持SLF4J的日志框架。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570366

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