实时计算 Flink版产品使用合集之新表启动后其他任务已经完成,而DAG图上的busy状态仍然为100,并且保留的task的backpressure为0,是什么导致的

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 CDC我在配置文件分配了三个G 没提交任务是只占用了100m 现在已经增长到1.7G?


Flink CDC我在配置文件分配了三个G 没提交任务是只占用了100m 全量阶段跑完后占用1.6G 然后就一直不动了。现在已经增长到1.7G?


参考回答:

这可能是因为Flink CDC的内存使用不仅仅是取决于你配置的内存大小,还与你的数据量和复杂性有关。

一般来说,全量阶段会消耗较多的内存,因为它需要处理所有的数据。而在增量阶段,内存使用通常会比较稳定,因为只需要处理新的或者更改过的数据。

如果你发现内存使用一直在增加,那么可能是由于以下原因:

  • 数据流持续不断地输入新的数据,而且这些数据非常大或者复杂,导致内存使用不断增加。
  • Flink CDC任务出现了一些问题,例如数据倾斜、垃圾回收频繁等,这也可能导致内存使用增加。


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问题二:Flink CDC全量同步时数据分片速度快吗,为什么我分片速度很慢,而且是越来越慢?


Flink CDC全量同步时数据分片速度快吗,为什么我分片速度很慢,而且是越来越慢?


参考回答:

Flink CDC在进行全量数据同步时,需要先读取所有的数据然后再写入到目标端,以此来保证数据的一致性和顺序。这一过程可能会消耗大量的时间和资源,导致数据同步速度较慢。此外,Flink CDC初始全量速度慢的另一原因是它使用了Debezium作为捕获数据变化的引擎,Debezium在读取数据时,会使用全局锁或者快照隔离级别,这样可能会对源端数据库的性能和并发能力产生影响。

为了优化全量数据同步的速度,你可以采用并行读取的方式,将源端数据库的表分成多个分区,然后使用多个任务同时读取不同的分区,这样可以显著提高读取速度和吞吐量。Flink CDC也支持并发读取,可以通过增加处理节点数来加快数据处理速度。此外,Flink CDC还实现了断点续传功能,如果同步任务在运行过程中出现失败,不需要重跑整个任务,可以从上次停止的地方继续执行,这也能在一定程度上提高数据同步的效率。


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问题三:使用flinkcdc 2.4.1从时间戳启动的时候,我想输出前三天的数据,有最近七天的?


使用flinkcdc 2.4.1从时间戳启动的时候,我想输出前三天的数据,但是实际数据只有最近一天半的数据,查看数据库Binlog文件,都是全的,有最近七天的?


参考回答:

如果在 Flink CDC 2.4.1 中从时间戳启动,并且想要输出三天的数据,但实际上只有最近一天半的数据,则可能是由于 Flink CDC 的初始化时间戳设置不合理导致的。可以按照以下步骤进行排查:

  1. 检查初始时间戳设置:请确认您的时间戳是否正确设置,一般情况下 Flink CDC 初始化时间戳是指定了一个 SCN 或者时间段。如果是的话,请确认该时间戳的时间范围。
  2. 检查 Oracle 的日志信息:如果您设置了 SCN,则请查看 Oracle 数据库中的 scn 时间戳,确认其是否符合预期。
  3. 查看 binlog 文件中的数据:可以查看 binlog 文件的内容,看看是否有完整的历史数据。如果 binlog 文件中的数据不足,请检查 binlog 文件大小限制。
  4. 其他情况:检查其他可能导致数据缺失的因素,如权限问题、连接问题等。


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问题四:Flink CDC实际保留的这个task的backpressure是0这是不是有点问题?


Flink CDC设置了.closeIdleReaders(true)后,增加新表启动,其他几个task finished,但是dag图上的busy一直是100,实际保留的这个task的backpressure是0这是不是有点问题?


参考回答:

这可能是由于以下原因引起的:

  • 在设置closeIdleReaders(true)之后,Flink CDC会在检测到reader闲置一段时间后将其关闭。这可能会导致一些延迟,特别是在刚开始增加新表的时候,因为Flink需要先创建一个新的reader来读取新的表,然后再关闭原来的reader。所以在这个过程中,其他的task可能已经完成了工作,而新的task还在等待reader创建完成,这就可能导致DAG图上显示的busy仍然是1000,但实际上新task的backpressure是0。
  • 另外,如果你的任务是并行运行的,那么即使所有的子任务都已经完成,DAG图上仍然可能会显示有一个或多个任务处于busy状态。这是因为Flink需要等到所有并行任务都完成后才会结束整个任务。因此,即使有些子任务已经完成了工作,但只要还有一个子任务仍在仍在进行,DAG图就会显示有一个任务处于busy状态。


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问题五:flinkcdc从时间戳启动,为啥只能读取最近的两个binlog日志文件吗?还是有其他规律吗?


flinkcdc从时间戳启动,为啥只能读取最近的两个binlog日志文件吗?还是有其他规律吗?时间戳有啥要求吗?


参考回答:

Flink CDC 只能读取从某个时间点以后的 binlog 日志文件。也就是说,如果设置了一个时间戳,则只能读取此时间戳以后的所有 binlog 日志文件。

对于 binlog 日志文件的要求,请参阅 Oracle 数据库的官方文档和开发指南,以了解详细的要求和规定。需要注意的是,binlog 文件有格式要求,例如 binlog 格式和编码等,因此务必按照规范来创建 binlog 文件。

此外,需要注意的是,由于 Flink CDC 依赖于 binlog 文件的创建日期,因此务必确保 binlog 文件创建日期与实际日期相符。如果 binlog 文件日期不正确,则会导致读取失败。


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