实时计算 Flink版产品使用合集之debezium-json消息消费能否直接开多并行度

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中debezium-json消息消费能直接开多并行度不?


Flink CDC中debezium-json消息消费能直接开多并行度不?有没有同学基于这个格式,只保存after的数据呀


参考回答:

在Flink CDC中,使用Debezium JSON消息格式进行消费时,可以通过调整并行度来实现多并发消费。您可以根据需求和系统资源情况,在Flink任务配置中设置适当的并行度。

要配置Flink CDC任务的并行度,可以通过以下方式之一:

  1. 在代码中设置并行度:在Flink CDC任务的代码中,可以通过setParallelism()方法来设置任务的并行度。例如,env.setParallelism(4)将任务的并行度设置为4。
  2. 使用命令行参数设置并行度:将并行度作为命令行参数传递给Flink提交任务的命令。例如,flink run -p 4 your-cdc-job.jar将任务的并行度设置为4。

需要注意的是,并行度的设置需要根据具体的场景需求、数据量、计算资源等因素进行评估和调整。合理的并行度设置可以提高任务的吞吐量和性能。

关于只保存"After"数据的问题,您可以通过编写自定义的Flink函数或操作符来过滤掉不需要的数据。在处理Debezium JSON消息时,您可以解析JSON,获取相应字段的值,并根据条件判断是否保留该记录。这样可以实现只保存"After"数据的需求。

需要注意的是,自定义过滤逻辑可能会增加一些额外的开销,如CPU计算和内存消耗。因此,在实际应用中,应根据数据量和性能需求进行评估,并进行适当的优化。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575326



问题二:flink cdc支持从从库同步数据吗?有人知道吗?


flink cdc支持从从库同步数据吗?有人知道吗?


参考回答:

Flink CDC支持从数据库的主库或从库同步数据。从库是指通过复制和同步机制将主库的更改应用到从库的数据库实例。

当使用Flink CDC时,您可以配置连接到从库的数据库实例,并监视从库上的变更日志来提取和处理数据变更事件。这允许您在不影响主库性能的情况下进行实时数据同步和分析。

需要注意的是,从库同步可能会存在一些延迟,因为从库需要等待主库的变更并进行复制。因此,在考虑使用Flink CDC从从库同步数据时,需根据实际需求评估延迟对业务的影响。

另外,要使用Flink CDC连接到从库,请确保您的数据库配置允许从库接收外部连接,并具有足够的权限进行复制和同步操作。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575323



问题三:Flink CDCmysql 的时候,发现 null 值,这个有方法解决吗?


Flink CDCmysql 的时候,发现 null 值(该列配置有 default value )被填充为 default value 了,这个有方法解决吗?


参考回答:

在Flink CDC中,当从MySQL源读取数据时,如果某列配置了默认值(default value),而该列的值为NULL,则该列会被填充为默认值。

如果您希望保留原始的NULL值而不进行默认值填充,可以考虑以下方法:

  1. 使用CDC的before字段:在CDC事件中,Flink CDC提供了before字段,其中包含了变更前的数据。您可以检查before字段是否为NULL,如果为NULL则表示原始值是NULL,可以选择使用该值。
  2. 自定义转换逻辑:通过自定义Flink CDC的数据处理逻辑,您可以在处理数据时检查每个字段的值,并根据需要进行相应的转换。您可以在Flink程序中编写自定义的Map或ProcessFunction来实现此逻辑,在处理过程中将NULL保持为原始值而不进行默认值填充。
  3. 修改数据库表定义:如果您有权限修改数据库表定义,可以尝试将默认值设置为NULL而不是其他具体的默认值。这样,在Flink CDC读取数据时,NULL值将被保留而不进行默认值填充。

请注意,在使用上述方法时,要确保数据处理的一致性和正确性。对于特定的业务需求和数据情况,您可能需要进一步评估并测试所采用的解决方案。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575322



问题四:Flink CDC对国产数据库达梦和人大金仓有计划支持吗?


Flink CDC对国产数据库达梦和人大金仓有计划支持吗?


参考回答:

Flink CDC是Apache Flink的一组源连接器,支持从各种数据库中实时读取存量历史数据和增量变更数据。根据目前的官方情况,Flink CDC主要支持的数据库类型包括MySQL、PostgreSQL、Oracle和SQL Server等,并未明确包含国产数据库达梦和人大金仓。

然而,对于未被官方直接支持的数据库类型,如达梦,可以通过实现自定义的FlinkCDCDeserializationSchema和FlinkCDCFormatFunction来为其提供支持。具体来说,已经在flink-connector-jdbc中实现了对国产数据库达梦(V8)的支持。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575321



问题五:零基础要用这个flinkcdc,有视频教程吗?


零基础要用这个flinkcdc,有视频教程吗?


参考回答:

对于零基础学习Flink CDC,确实有一些视频教程可以参考。例如,“尚硅谷大数据Flink CDC教程”是一个不错的选择,这个教程共计16条视频,内容涵盖了从FlinkCDC入手剖析DataStream、FlinkSQL两种使用模式等知识点。另外,伍翀(云邪)Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家的教程《基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案》也值得一看,该教程的视频播放量达到29145,可见其受欢迎程度。在学习过程中,动手实践也非常重要,可以通过B站的相关视频进行模仿和实操。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575320

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
目录
打赏
0
0
0
0
644
分享
相关文章
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
2197 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
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。
279 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
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
256 56
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。
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。
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
145 1
阿里云实时计算Flink版评测报告
阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务,基于Apache Flink构建,提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品,展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。
淘宝商品详情API的调用流程(python请求示例以及json数据示例返回参考)
JSON数据示例:需要提供一个结构化的示例,展示商品详情可能包含的字段,如商品标题、价格、库存、描述、图片链接、卖家信息等。考虑到稳定性,示例应基于淘宝开放平台的标准响应格式。
微服务——SpringBoot使用归纳——Spring Boot返回Json数据及数据封装——封装统一返回的数据结构
本文介绍了在Spring Boot中封装统一返回的数据结构的方法。通过定义一个泛型类`JsonResult<T>`,包含数据、状态码和提示信息三个属性,满足不同场景下的JSON返回需求。例如,无数据返回时可设置默认状态码"0"和消息"操作成功!",有数据返回时也可自定义状态码和消息。同时,文章展示了如何在Controller中使用该结构,通过具体示例(如用户信息、列表和Map)说明其灵活性与便捷性。最后总结了Spring Boot中JSON数据返回的配置与实际项目中的应用技巧。
94 0
|
24天前
|
微服务——SpringBoot使用归纳——Spring Boot返回Json数据及数据封装——使用 fastJson 处理 null
本文介绍如何使用 fastJson 处理 null 值。与 Jackson 不同,fastJson 需要通过继承 `WebMvcConfigurationSupport` 类并覆盖 `configureMessageConverters` 方法来配置 null 值的处理方式。例如,可将 String 类型的 null 转为 "",Number 类型的 null 转为 0,避免循环引用等。代码示例展示了具体实现步骤,包括引入相关依赖、设置序列化特性及解决中文乱码问题。
49 0

相关产品

  • 实时计算 Flink版