实时计算 Flink版产品使用合集之在读取Oracle归档日志时出现日志数量大幅增加的情况如何解决

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。

问题一:1.13.6的flink,该事务执行时间稍长由比较多的数据被处理,但与该job关注的表无关?


1.13.6的flink,cdc读mysql的binlog,卡在一个binlog点上,就在一直卡在这里。在这期间附近有个其他表的大事务操作发生,该事务执行时间稍长由比较多的数据被处理,但与该job关注的表无关?io.debezium.connector.mysql.MySqlStreamingChangeEventSource [] - Stopped reading binlog after 0 events, no new offset was recorded io.debezium.connector.mysql.MySqlStreamingChangeEventSource [] - Connected to MySQL binlog atMySQL cdc

后来,在卡住大概2小时后发生了OOM


参考回答:

加大内存,mysql binlog机制只能订阅实例的全部表的变更


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567884


问题二:Flink CDC我那个替换了jar包来着,然后重启的,还是加载2.2.1是什么情况?


Flink CDC我那个替换了jar包来着,然后重启的,还是加载2.2.1是什么情况?没有配置serverid什么的?我用yarn per提交的来着,lib里面也就是一个版本


参考回答:

cdc版本只能存在一个在lib中,具体不清楚能。日志显示2.2.1就是不对的哦,是不是你你还有其他地方不小心引用了


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567878


问题三:Flink CDC 取oracle归档日志暴涨 怎么解决呀?


Flink CDC 取oracle归档日志暴涨 怎么解决呀?


参考回答:

如果Flink CDC在读取Oracle归档日志时出现日志数量大幅增加的情况,可以从以下几个方面进行处理:

  1. 增加归档日志的记录保留时间:默认情况下,Oracle CDC会将归档日志保留1天。如果数据变化频繁,可以将记录保留时间增加到更长,以避免归档日志被过早删除。
  2. 使用更高效的归档日志压缩格式:通过选择更高效的归档日志压缩格式,可以减少存储空间,降低I/O开销。
  3. 调整Flink CDC的工作负载:如果Flink CDC在短时间内接收到了大量归档日志,可以尝试调整其工作负载,例如减少数据读取速度或增加并发度,以缓解压力。
  4. 升级硬件设备:如果现有的硬件设备无法满足Flink CDC的需求,可以考虑升级硬件设备,如提升CPU性能或扩大内存容量。
  5. 检查并优化相关SQL语句:若在Flink CDC作业中包含SQL查询操作,需要检查是否存在低效的SQL语句,对其进行优化,降低归档日志的产生速度。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567876


问题四:Flink CDC中“null”是字符串不是空转不了long?


Flink CDC中“null”是字符串不是空转不了long?


参考回答:

不是的Invalid Java object for schema type STRING: class java.lang.Long for field: "null",字段是null而已,值不是null


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567871


问题五:Flink CDC有没有人遇到过pg的复制槽,表的复制标识这块设置问题?


Flink CDC有没有人遇到过pg的复制槽,表的复制标识这块设置问题?就是表的复制标识必须设置成full,感觉这个开销大如果是默认主键的逻辑的话好像是会报The "before" field of UPDATE/DELETE message is null, please check the Postgres table has been set REPLICA IDENTITY to FULL level. You can update the setting by running the command in Postgres 'ALTER TABLE public.resident REPLICA IDENTITY FULL'. Please see more in Debezium documentation: https://debezium.io/documentation/reference/1.5/connectors/postgresql.html#postgresql-replica-identity


参考回答:

是的,Flink CDC在处理PostgreSQL数据库时,确实需要确保表的复制标识设置为FULL。这是因为在执行UPDATE/DELETE操作时,Debezium会检查"before"字段是否为null,如果为null,则会报错。因此,为了解决这个问题,你需要在PostgreSQL中运行以下命令来设置表的复制标识为FULL:

ALTER TABLE public.resident REPLICA IDENTITY FULL;

你可以在Debezium文档中找到更多关于PostgreSQL连接器的信息:https://debezium.io/documentation/reference/1.5/connectors/postgresql.html#postgresql-replica-identity


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567866

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
|
2月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
2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。
449 7
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
3月前
|
数据采集 监控 Oracle
实时计算 Flink版产品使用问题之如何从Oracle物理备用库中进行实时数据抽取
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。
|
15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。
36 1
|
18天前
|
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
|
2月前
|
存储 运维 监控
阿里云实时计算Flink版的评测
阿里云实时计算Flink版的评测
57 15
|
16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。
|
17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。
27 0
|
2月前
|
运维 分布式计算 监控
评测报告:阿里云实时计算Flink版
本评测主要针对阿里云实时计算Flink版在用户行为分析中的应用。作为一名数据分析师,我利用该服务处理了大量日志数据,包括用户点击流和登录行为。Flink的强大实时处理能力让我能够迅速洞察用户行为变化,及时调整营销策略。此外,其卓越的性能和稳定性显著降低了运维负担,提升了项目效率。产品文档详尽且易于理解,但建议增加故障排查示例。
|
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多