实时计算 Flink版产品使用合集之读取增量的时候, 只有一个并行度有用是嘛

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 CDC想问下,MySQLcdc集成数据时,启动的serverid个数有限制么?


Flink CDC想问下,MySQLcdc集成数据时,启动的serverid个数有限制么,会不会客户端太多导致数据库负载过大?


参考回答:

是的,越多越不好。最好还是整库同步数据,一个server-id就行


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566890


问题二:Flink CDC redo日志是不能删除的是吧?


Flink CDC redo日志是不能删除的是吧?


参考回答:

Flink CDC的redo日志是可以删除的。在删除redo日志时,需要注意以下两点:

  1. Flink CDC作业未正确地停止或关闭,可能导致Oracle数据库中的CDC相关进程未正确关闭,从而导致归档日志无法删除。因此,首先需要确保Flink CDC作业已经正确停止或关闭。
  2. 如果归档日志的状态为IN USE,说明该归档日志正在被使用,无法删除。可以等待该归档日志不再使用后再尝试删除。如果归档日志的状态一直为IN USE,可以尝试强制删除归档日志,但要注意风险。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566889


问题三:Flink CDC这边请问知道有什么参数可以控制嘛?


Flink CDC这边请问知道有什么参数可以控制嘛?


参考回答:

是的,Flink CDC(Change Data Capture)有一些参数可以控制其性能和行为。以下是一些主要的参数及其作用:

  1. maxParallelism:这个参数控制Flink CDC任务的最大并行度,即同时处理的数据流数目。如果你的数据量较大,可以适当增加这个参数的值,以提高任务的并行处理能力。
  2. pollInterval:这个参数控制Flink CDC任务从源数据库中拉取数据的时间间隔。如果你的数据变化较频繁,可以适当缩短这个时间间隔,以提高任务的实时性。
  3. maxRetries:这个参数控制Flink CDC任务在拉取数据时发生错误的最大重试次数。如果你的网络环境不稳定,可以适当增加这个参数的值,以提高任务的容错能力。

除此之外,还有一些其他的参数,如chunkSize,可以用来控制数据拉取的速度。具体参数的设置需要根据实际的业务需求和数据特性进行调整。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566888


问题四:请问下, Flink CDC读取增量的时候, 只有一个并行度有用是嘛? 多个的时候也只有一个有效?


请问下, Flink CDC读取增量的时候, 只有一个并行度有用是嘛? 多个的时候也只有一个有效?


参考回答:

在Flink CDC的增量读取过程中,一开始会进行全表扫描,这是为了获取起始读取位置,由于这个操作需要全局锁,因此并行度只有一个。这个阶段结束后,便开始单并行度的增量同步。

尽管一开始的全表扫描阶段只能使用一个并行度,但在之后的增量读取过程中,是可以调整并行度的。如果遇到binlog数据积压的情况,可以考虑增加Flink CDC的并行度,即增加任务运行的并发实例数,以提高数据的读取吞吐量。

需要注意的是,无论是全表扫描还是增量读取,Flink CDC都支持无锁读取和并行读取。此外,一些新型的连接器比如 MongoDB CDC 连接器和 Oracle CDC 连接器已经实现了增量快照算法,可以提供无锁读取、并行读取和断点续传的功能。这些功能都可以根据实际情况灵活调整和使用,以满足不同的业务需求。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566886


问题五:有遇到过Flink服务器被攻击了的情况吗?


有遇到过Flink服务器被攻击了的情况吗?


参考回答:

Flink服务器被攻击可能是由于多种原因引起的,如恶意软件、外部黑客入侵等等。

为了保护Flink服务器的安全,可以采取以下措施:

  1. 加强安全设置,避免外部黑客通过弱口令、漏洞等方式入侵;
  2. 设置防火墙,限制对外部IP地址的访问;
  3. 关闭不必要的端口和服务,减少被攻击的可能性;
  4. 定期检查日志,发现异常行为要及时分析处理。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566858

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
|
SQL 存储 调度
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
134 1
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
|
8月前
|
SQL 存储 Apache
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
本文整理自阿里云高级技术专家、Apache Flink PMC朱翥老师在Flink Forward Asia 2024的分享,内容分为三部分:背景介绍、工作介绍和总结展望。首先介绍了增量计算的定义及其与批计算、流计算的区别,阐述了增量计算的优势及典型需求场景,并解释了为何选择Flink进行增量计算。其次,详细描述了当前的工作进展,包括增量计算流程、执行计划生成、控制消费数据量级及执行进度记录恢复等关键技术点。最后,展示了增量计算的简单示例、性能测评结果,并对未来工作进行了规划。
902 6
基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
zdl
|
10月前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
414 56
|
8月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
530 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
9月前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
10月前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
11月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
430 0
|
11月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
642 0
|
监控 调度 流计算
【Flink】Flink的并行度了解吗?Flink的并行度设置是怎样的?
【4月更文挑战第18天】【Flink】Flink的并行度了解吗?Flink的并行度设置是怎样的?

相关产品

  • 实时计算 Flink版