实时计算 Flink版产品使用合集之oracle cdc 抽取新增一张表 可以从savepoint恢复吗

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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 CDC实时的调度 有什么组成部分吗?


Flink CDC实时的调度 有什么组成部分吗?


参考回答:

Flink CDC 实时调度主要由以下几个组件组成:

  1. Flink JobManager:负责管理 Flink 程序的运行和资源分配。
  2. Flink TaskManager:负责执行具体的任务,并将结果返回给 JobManager。
  3. Kafka Broker:存储并分发数据,为 Flink CDC 提供实时数据源。
  4. ZooKeeper:用于协调 Kafka 集群中的节点状态,以及 Flink CDC 的实时调度。
  5. MySQL/MongoDB 数据库:提供要同步的数据。

在实时调度过程中,Flink CDC 会定期从 Kafka 中读取新的数据,并将其转换为适合 Flink 处理的数据流。然后,这些数据流会被发送到 Flink TaskManager 进行处理,并最终将结果写入目标数据库中。

此外,ZooKeeper 在实时调度过程中也起着重要的作用。它会监控 Kafka 和 Flink 的状态,并确保它们之间的协调。如果出现任何问题,ZooKeeper 将尝试重新安排任务或通知管理员进行干预。


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问题二:Flink CDC有springboot整合flink的资料吗?


Flink CDC有springboot整合flink的资料吗?


参考回答:

flink 官方 是不推荐整合spring 的,不过自己想想..确实 spring 一整套跑起来比较简单 .省的自己配置各种参数 .组件系统架构了.,外部配置文件可以自己写一个propertiesUtil类读。只是读文件确实没必要存在的,flink需要最大化的利用资源,不建议进行其他方面的整合;而且分布式的情况下,不太好处理


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问题三:Flink CDC中oracle cdc 抽取新增一张表 可以从savepoint恢复吗 ?


Flink CDC中oracle cdc 抽取新增一张表 可以从savepoint恢复吗 ?


参考回答:

这个目前不能,不支持动态加表


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问题四:Flink cancel 任务取消中如何强制停止呢?


Flink cancel 任务取消中如何强制停止呢?


参考回答:

可以通过以下步骤强制停止 Flink 任务:

flink cancel -f [job-id]

注意,强制停止会对集群产生影响,可能会影响数据一致性。


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问题五:请教个flink问题:如何排查source到sink中间-d的数据是怎么丢的呢?


大佬们请教个flink问题:

kafka读数据,中间关联hbase维表,再落kafka;

在此期间,hbase集群故障,导致任务报hbase 异步IO超时,无限重启,ck失败;

集群恢复正常后从最后的ck恢复任务,结果丢失了一部分-d的changelog,导致多出来一部分数据.目前能定位到这部分数据是在hbase故障期间进kafka source 的;如何排查source到sink中间-d的数据是怎么丢的呢?


参考回答:

对于Flink任务的数据丢失问题,你可以从以下几个方面进行排查:

  1. Flink任务的checkpoint机制:检查Flink任务的checkpoint配置,确保其配置正确且能够正常触发。同时,检查任务是否在异常情况下成功完成了checkpoint。
  2. Flink任务的state backend:检查Flink任务的state backend配置,确保其配置正确且能够正常工作。同时,检查任务的状态后端是否能够在故障发生时正确地保存和恢复状态。
  3. Flink任务的并行度:检查Flink任务的并行度设置,确保其设置正确且能够满足任务的需求。过低的并行度可能会导致数据处理速度跟不上数据生成速度,从而导致数据丢失。
  4. Flink任务的内存管理:检查Flink任务的内存管理配置,确保其配置正确且能够正常工作。同时,检查任务是否因为在处理大量数据时内存不足而导致数据丢失。
  5. Flink任务的数据处理逻辑:检查Flink任务的数据处理逻辑,确保其逻辑正确且没有遗漏或错误。同时,检查任务在处理数据时是否因为某些特殊情况(如数据格式错误、数据缺失等)而导致数据丢失。
  6. Flink任务的监控和日志:检查Flink任务的监控和日志,以获取更多的关于任务运行情况的详细信息。通过分析监控数据和日志信息,你可能能够找到数据丢失的原因。
  7. Flink任务的资源分配:检查Flink任务的资源分配情况,确保其资源分配合理且能够满足任务的需求。过低的资源分配可能会导致任务在处理数据时性能下降,从而导致数据丢失。
  8. Flink任务的优化:根据上述排查结果,对Flink任务进行相应的优化,以提高任务的稳定性和可靠性。


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