实时计算 Flink版产品使用合集之在处理Kafka实时同步时,遇到反压的情况,该怎么办

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 CDCSQL jdbc 输出 不支持overwrite 咋办,有处理过这个问题吗?


Flink CDCSQL jdbc 输出 不支持overwrite 咋办,有处理过这个问题吗?


参考回答:

对于Flink CDC SQL jdbc输出不支持overwrite的问题,这是因为JD对于Flink CDC SQL jdbc输出不支持overwrite的问题,这是因为JDBC connector本身不支持INSERT OVERWRITE的操作。目前,在Flink SQL中,只有Filesystem connector和Hive table支持INSERT OVERWRITE,因为这些表一般不会有主键。而其他的connector,如JDBC、ES、HBase等,暂时并不支持INSERT OVERWRITE。

不过,你可以尝试使用upsert插入的方法作为替代。所谓的upsert插入,就是在connector表上定义了主键(PK),然后根据主键的结果进行更新。对于数据库类的系统来说,这种方法应该可以满足业务需求。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567844


问题二:Flink CDC把主表先全量同步到索引中 更新到索引中 这种怎么搞?


Flink CDC把主表先全量同步到索引中 然后全量同步完后再去读主表关联的从表 更新到索引中

这种怎么搞?


参考回答:

要实现Flink CDC将主表全量同步到索引中,然后再全量同步完后再去读主表关联的从表并更新到索引中,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 配置Flink CDC连接主表和从表的数据库。确保Flink CDC可以访问和读取这两个表的数据。
  2. 使用Flink CDC的debezium-tabledebezium-kafka组件来创建一个读取主表的流式任务。这个任务将负责从主表中读取数据,并将其转换为Flink可以处理的格式。
  3. 在Flink流式任务中,使用TableSource将主表的数据读取到Flink中。你可以使用TableSource的构造函数来指定主表的连接参数和查询语句。
  4. 在Flink流式任务中,对从表的数据进行处理。可以使用TableSink将数据写入到目标索引中。你可以使用TableSink的构造函数来指定目标索引的连接参数和写入操作的相关参数。
  5. 配置Flink CDC读取从表的流式任务。与读取主表的任务类似,你需要使用debezium-tabledebezium-kafka组件来创建一个读取从表的流式任务。确保这个任务可以访问和读取从表的数据。
  6. 在读取从表的流式任务中,使用TableSource将从表的数据读取到Flink中。与读取主表的任务类似,你可以使用TableSource的构造函数来指定从表的连接参数和查询语句。
  7. 在读取从表的流式任务中,对数据进行处理并更新到目标索引中。你可以使用TableSink将数据写入到目标索引中。
  8. 启动Flink CDC的流式任务并开始读取数据。确保主表和从表的流式任务都已启动并开始读取数据。

需要注意的是,上述步骤中的具体实现可能会因你的业务需求、数据库类型和索引类型等因素而有所不同。因此,在实际操作中,你可能需要根据自己的情况进行适当的调整和修改。同时,为了确保数据的准确性和完整性,建议在全量同步和更新索引的过程中进行适当的校验和监控。


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问题三:Flink CDC集群开启checkpoint的配置 是这个嘛?


Flink CDC集群开启checkpoint的配置 checkpointing.enabled: true 是这个嘛?


参考回答:

是的,您需要启用checkpointing以使用Flink的检查点机制。这可以通过在应用程序主类中调用enableCheckpointing方法或在flink-conf.yaml文件中进行配置来启用。此外,为了确保Flink应用程序状态的可靠性和容错性,您还需要配置并发检查点数。这个可以通过设置execution.checkpointing.concurrent-checkpoints参数来完成。

在Flink CDC作业提交后,它将会扫描指定的MySQL表,并在此期间进行checkpoint。因此,您还需要根据情况配置checkpoint的重试策略和重试次数。总的来说,通过适当配置checkpoint间隔,可以实现更精确的故障恢复和提高容错性。


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问题四:Flink CDC我这样是不是把flink依赖的包都一起打包了?


Flink CDC我这样是不是把flink依赖的包都一起打包了,集群Lib目录下还要保留自带的jar包么,一直各种jar冲突?


参考回答:

如果您已经将Flink CDC的依赖包都打包在一起,并且将它们部署到了Flink集群中,那么在集群的Lib目录下可能不需要保留自带的jar包。

在Flink集群中,Lib目录下的jar包是Flink自带的依赖包,用于支持Flink的流处理和批处理等操作。如果您已经将Flink CDC的依赖包打包并部署到集群中,那么这些依赖包应该已经包含了所需的jar包,因此不需要在Lib目录下保留自带的jar包。

然而,如果您的应用程序还有其他依赖包,并且这些依赖包与Flink自带的依赖包存在冲突,那么您可能需要采取一些措施来解决冲突。这可能包括:

  1. 排除冲突的依赖项:在您的应用程序中排除与Flink自带依赖包冲突的依赖项。这可以通过在构建文件中添加排除依赖项的语句来实现。
  2. 使用依赖管理工具:使用像Maven或Gradle这样的依赖管理工具来管理您的应用程序的依赖项。这些工具可以帮助您解决依赖项冲突的问题。
  3. 手动解决冲突:如果以上方法无法解决问题,您可以手动解决冲突。这可能需要对您的应用程序和Flink的依赖项进行深入分析,并手动调整它们以避免冲突。

总之,在部署Flink CDC时,您需要确保您的应用程序所需的依赖项已经包含在打包的jar包中,并且已经正确地解决与其他依赖项的冲突问题。


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问题五:Flink CDC有遇到过kafka实时同步hudi出现反压的情况吗?


Flink CDC有遇到过kafka实时同步hudi出现反压的情况吗?


参考回答:

Flink CDC在处理Kafka实时同步时,可能会遇到反压(BackPressure)的情况。反压通常发生在系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率时,导致数据处理过慢,上游的operator的backpressure升高。

在Flink中,如果一个Task因为反压导致处理速度降低了,它会卡在向LocalBufferPool申请内存块上。Flink的机制能够自检测到被阻塞的Operator,然后自适应地降低源头或上游数据的发送速率,从而维持整个系统的稳定。

因此,当Kafka实时同步Hudi出现反压的情况时,Flink CDC能够自动检测并应对。同时,可以通过增加并发或者其它解决方法来缓解反压问题。


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