实时计算 Flink版产品使用合集之支持动态添加监听的表吗

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一张表只能被一个cdc任务获取吗?


Flink CDC一张表只能被一个cdc任务获取吗?


参考回答:

设置不同的serverid,可以多个任务


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问题二:FlinkCDC支持动态添加监听的表吗?


FlinkCDC支持动态添加监听的表吗,场景是FlinkCDC的JOB启动时监听了一张配置表,根据配置表中的信息获取需要监听的表添加到Source中,然后在JOB运行过程中配置表可能发生变化,想再根据配置变化信息,添加新的表到Source中进行监听,可以实现吗?


参考回答:

mysql连接器支持动态加表


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问题三:Flink CDC分片时执行区间查询的速度会越来越慢,这是为什么?


Flink CDC分片时执行区间查询的速度会越来越慢,但是实际sql在数据库里面执行是很快的,这是为什么?


参考回答:

Flink CDC在处理大规模数据时,将数据分片进行处理,以提高处理效率和并行度。然而,随着数据量的增大,分片后的区间查询可能会遇到性能瓶颈,导致查询速度变慢。另一方面,Flink CDC初始全量同步时的速度较慢,这是因为它使用了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,这样会影响源端数据库的性能和并发能力。

在实际的SQL查询中,如果数据库已经针对这些查询进行了优化,那么即使数据量很大,查询速度也可能仍然较快。此外,数据库可能使用了特定的索引、统计信息或缓存等技术来加速查询。因此,尽管Flink CDC在处理大数据时的查询速度可能会降低,但实际的SQL查询在数据库中执行的速度仍然可以保持较快。


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问题四:Flink CDC我看这里分片从0开始,是怎么在不同的slot里面显示出不同区间的count值?


Flink CDC我看这里分片从0开始,然后一直++,并行度是怎么实现的,是怎么在不同的slot里面显示出不同区间的count值?

看日志里面有两个slot在并行进行分片,一个从0开始,一个从4000开始,有什么东西在改变了这个count的值?


参考回答:

Flink CDC的分片从0开始,并行度是通过将数据流划分为多个分片来实现的。每个分片处理一个特定的区间数据,并且每个分片都有一个唯一的标识符(即slot index)。在Flink CDC中,不同的slot会在不同的线程中运行,每个线程负责处理一个或多个分片的数据。

在日志中看到两个slot并行进行分片,一个从0开始,一个从4000开始,这是因为这两个slot分别处理不同的数据区间。当数据源产生新数据时,Flink CDC会根据数据的时间和位置信息将其分配到相应的分片中。因此,当有新的数据被添加到数据源中时,count值也会相应地增加。

具体来说,当一个新的事件被添加到数据源中时,Flink CDC会首先确定该事件所属的分片,然后将该事件发送到对应的slot进行处理。如果该slot还没有处理过这个分片的数据,那么它的count值就会加1。如果该slot已经处理过这个分片的数据,那么它的count值就不会改变。

总之,Flink CDC通过将数据流划分为多个分片并使用不同的slot来并行处理这些分片的数据,从而实现了高效的数据处理和并行度。


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问题五:Flink CDC在这种情况下,A,B数据也不能过期,所以这个state会越来越大?


Flink CDC在这种情况下,A,B数据也不能过期,所以这个state会越来越大?假设我现在用table api对 A,B两个表做join,结果是C,那A,B两个表的原始数据是存在state里面的,C存在checkpoint里面的,这样理解对吗


参考回答:

Flink CDC是一个实时流处理框架,其特点之一就是支持状态管理和检查点功能。在这个过程中,如果A、B两个表的原始数据需要长期保留,则它们会在状态中存储,并不会过期,除非明确设置过期时间。

假设您用Table API对A、B两张表进行join操作,结果是C,则A、B两张表的数据会被存放在状态中,C的结果数据会存在于检查点中。这样理解是对的。


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