实时计算 Flink版产品使用合集之binlog被清理掉的问题,并且binlog有备份,有什么方法来恢复到RDS

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购买资源配额怎么计算?


Flink购买资源配额怎么计算?


参考回答:

购买 Flink 资源配额需要考虑到多个因素,例如您的业务规模、集群规模、计划执行的任务数量等。以下是一个基本的计算公式:

  1. 总 CPU 核心数 = 执行任务的数量 × 每个任务所需要的 CPU 核心数 + 节点管理所需的核心数
  2. 总内存大小 = 执行任务的数量 × 每个任务所需要的内存大小 + 节点管理所需的内存大小
  3. 总磁盘容量 = 执行任务的数量 × 每个任务所需要的磁盘容量 + 节点管理所需的磁盘容量

举例来说,假设您正在运行一个简单的流计算任务,并计划使用 Flink 集群来运行任务。您计划每天运行 50 个任务,并且每个任务都需要 4 个核心和 8GB 内存。那么,您应该购买 50×4+1×4=204 核心和 50×8+1×8=408 GB 内存以及足够的磁盘容量。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/568282


问题二:flink断了两天binlog被清理掉接不上了,但是binlog有备份,有没有什么办法恢复到RDS?


flink断了两天binlog被清理掉接不上了,但是我们binlog有备份,有没有什么办法恢复到RDS?


参考回答:

手动补吧。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/568281


问题三:Flink这个按量付费 Prometheus 监控服务不能不开吗?怎么使用自建的Prometheus


Flink这个按量付费 Prometheus 监控服务不能不开吗?怎么使用自建的Prometheus


参考回答:

支持上报到其他渠道的,您参考下文档哈:https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/report-metrics-to-other-systems 


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/568279


问题四:在Flink对于状态后端是GeminiStateBackend起作用吗?


cleanupIncrementally() 增量清除过期状态,在Flink对于状态后端是GeminiStateBackend起作用吗?


参考回答:

是的, cleanupIncrementally() 方法可以用于清除 GemineStateBackend 中过期的状态信息。GeminiStateBackend 支持增量清除的功能,并提供了时间戳检查方法,配合 StateTtlConfig 类使用,方便删除长时间未更新的数据。

示例代码:

env.setStateTtlConfig(new StateTtlConfig()
    .setCleanupFullSnapshotFrequency(Time.minutes(1))
    .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.INCREMENTAL));

若需了解更多详情,请查阅官方文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/stream/state/state_ttl.html


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/568278


问题五:Flink通过 ctas 创建,一直没成功,为什么?


Flink通过 ctas 创建,一直没成功,为什么?


参考回答:

https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/create-table-as-statement?spm=a2c4g.11186623.0.i2'connector' = 'hudi'不在 CTAS 支持的上下游存储表中 不使用 CTAS。直接insert hudi sink Connector select MySQL CDC source,https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/hudi-connector?spm=a2c4g.11186623.0.i16


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/568277

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
|
人工智能 运维 关系型数据库
数据库运维:mysql 数据库迁移方法-mysqldump
本文介绍了MySQL数据库迁移的方法与技巧,重点探讨了数据量大小对迁移方式的影响。对于10GB以下的小型数据库,推荐使用mysqldump进行逻辑导出和source导入;10GB以上可考虑mydumper与myloader工具;100GB以上则建议物理迁移。文中还提供了统计数据库及表空间大小的SQL语句,并讲解了如何使用mysqldump导出存储过程、函数和数据结构。通过结合实际应用场景选择合适的工具与方法,可实现高效的数据迁移。
1038 1
|
4月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库中进行日期比较的多种方法介绍。
以上方法提供了灵活多样地处理和对比MySQL数据库中存储地不同格式地日子信息方式。根据实际需求选择适当方式能够有效执行所需操作并保证性能优化。
439 10
|
9月前
|
SQL 存储 关系型数据库
【YashanDB知识库】共享从 MySQL异常处理CONTINUE HANDLER的改写方法
【YashanDB知识库】共享从 MySQL异常处理CONTINUE HANDLER的改写方法
|
4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。
482 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
5月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
比较MySQL和Oracle数据库系统,特别是在进行分页查询的方法上的不同
两者的性能差异将取决于数据量大小、索引优化、查询设计以及具体版本的数据库服务器。考虑硬件资源、数据库设计和具体需求对于实现优化的分页查询至关重要。开发者和数据库管理员需要根据自身使用的具体数据库系统版本和环境,选择最合适的分页机制,并进行必要的性能调优来满足应用需求。
251 11
|
7月前
|
SQL 数据采集 关系型数据库
实现MySQL与SQL Server之间数据迁移的有效方法
总的来说,从MySQL到SQL Server的数据迁移是一个涉及到很多步骤的过程,可能会遇到各种问题和挑战。但只要精心规划、仔细执行,这个任务是完全可以完成的。
516 18
|
8月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【MySQL】SQL分析的几种方法
以上就是SQL分析的几种方法。需要注意的是,这些方法并不是孤立的,而是相互关联的。在实际的SQL分析中,我们通常需要结合使用这些方法,才能找出最佳的优化策略。同时,SQL分析也需要对数据库管理系统,数据,业务需求有深入的理解,这需要时间和经验的积累。
274 12
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL
MySQL字符串拼接方法全解析
本文介绍了四种常用的字符串处理函数及其用法。方法一:CONCAT,用于基础拼接,参数含NULL时返回NULL;方法二:CONCAT_WS,带分隔符拼接,自动忽略NULL值;方法三:GROUP_CONCAT,适用于分组拼接,支持去重、排序和自定义分隔符;方法四:算术运算符拼接,仅适用于数值类型,字符串会尝试转为数值处理。通过示例展示了各函数的特点与应用场景。
|
8月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)
本文深入介绍 MySQL 数据库 SQL 语句调优方法。涵盖分析查询执行计划,如使用 EXPLAIN 命令及理解关键指标;优化查询语句结构,包括避免子查询、减少函数使用、合理用索引列及避免 “OR”。还介绍了索引类型知识,如 B 树索引、哈希索引等。结合与 MySQL 数据库课程设计相关文章,强调 SQL 语句调优重要性。为提升数据库性能提供实用方法,适合数据库管理员和开发人员。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多