实时计算 Flink版产品使用合集之支持在同步全量数据时使用checkpoint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 里面却只操作了30-50条,其中间过程没有做任何操作?


FLINK CDC DataStreamSource获取到数据是 171条,但是DataStreamSource.map 里面却只操作了30-50条,其中间过程没有做任何操作?


参考回答:

在 Flink CDC 中,有可能因为并行度设置不当而导致数据丢失或者数据处理不完整的问题。如果中间没有任何操作的话,这可能说明并行度设置不当,导致某些分区的数据并未被分配给下游的任务进行处理。

建议您检查一下您的并行度设置是否合理。根据您的实际情况,调整合理的并行度。一般而言,可以根据硬件资源的可用性以及数据量的大小来设置并行度。如果数据量较大,则可以适当增加并行度;如果硬件资源有限,则可以适当减少并行度。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566162


问题二:Flink CDC代码得sink 怎么与这种catalog结合啊?


Flink CDC代码得sink 怎么与这种catalog结合啊?


参考回答:

要将Flink CDC代码的sink与Catalog结合,您需要按照以下步骤操作:

  1. 首先,确保您的Flink集群已经安装了Catalog支持。例如,如果您使用的是Apache Flink 1.13或更高版本,那么默认情况下已经包含了Catalog支持。
  2. 在Flink配置文件(如flink-conf.yaml)中,启用Catalog功能。添加以下配置项:
execution.catalog.default-database: your_database_name
execution.catalog.default-schema: your_schema_name

your_database_nameyour_schema_name替换为您要使用的数据库和模式名称。

  1. 创建一个Catalog实例,用于连接到您的数据源。例如,如果您使用的是MySQL数据库,可以创建一个如下的Catalog实例:
import org.apache.flink.table.catalog.mysql.MySqlCatalog;
String hostname = "localhost";
Integer port = 3306;
String username = "root";
String password = "password";
String databaseName = "your_database_name";
MySqlCatalog mySqlCatalog = new MySqlCatalog(hostname, port, username, password, databaseName);
mySqlCatalog.setDefaultDatabase(databaseName);
mySqlCatalog.setDefaultSchema(databaseName);
  1. 使用Catalog实例创建一个表,用于存储Flink CDC捕获的数据。例如,如果您使用的是MySQL数据库,可以创建一个如下的表:
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.CatalogBaseTable;
import org.apache.flink.table.catalog.ObjectIdentifier;
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(environment);
ObjectIdentifier tableIdentifier = new ObjectIdentifier("your_table_name", "your_database_name");
CatalogBaseTable table = mySqlCatalog.getTable(tableIdentifier);
tableEnv.registerTable("your_table_name", table);
  1. 编写Flink CDC代码,将数据写入到刚刚创建的表中。例如:
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 注册MySQL表作为源表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE source_table (...) WITH (...)");
// 使用Flink CDC从源表捕获数据,并将数据写入到目标表中
tableEnv.executeSql("""
    INSERT INTO target_table
    SELECT * FROM source_table
""");
env.execute("Flink CDC Example");

通过以上步骤,您可以将Flink CDC代码的sink与Catalog结合,实现对数据的捕获、存储和管理。


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问题三:flinkcdc2.2.1同步sqlserver锁表问题有人解决吗?


flinkcdc2.2.1同步sqlserver锁表问题有人解决吗?


参考回答:

2.4增量快照不需要锁表


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问题四:oracle cdc使用flinksql的时候同步全量数据的时候是不是不支持checkpoint啊?


oraclecdc使用flinksql的时候同步全量数据的时候是不是不支持checkpoint啊?是不是flinksql不支持呀?


参考回答:

是的


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问题五:Flink CDC中flink sql 金额字段大家怎么处理的?


Flink CDC中flink sql 金额字段大家怎么处理的?


参考回答:

在Flink CDC中处理金额字段时,由于涉及到精确计算和格式化等问题,因此需要注意一些方面:

  1. 字段类型选择:在创建Flink SQL表时,应将金额字段声明为DECIMAL或DOUBLE类型。这些类型的精度更高,适合用于表示小数点后的多位数字。
  2. 格式化输出:如果需要在结果集中显示金额字段,可能需要对其进行格式化,以确保正确的货币符号、千分位分隔符等被添加到字符串中。这可以通过使用SQL函数如FORMATNUMBER来进行。
  3. 精确计算:在进行涉及金额的计算时,应注意保留足够的精度以避免丢失精度或出现舍入误差。例如,可以使用ROUND函数来控制结果的小数位数。
  4. 数据校验:在处理金额数据之前,可能需要对其进行一定的校验,例如检查其是否为正数、不超过一定范围等,以防止非法值进入系统。


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