实时计算 Flink版产品使用合集之Oracle归档日志一天就达到了15GB并导致数据库崩溃,是什么导致的

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 CDC15.2的版本跟17的版本有啥区别的文章吗?


Flink CDC15.2的版本跟17的版本有啥区别的文章吗?


参考回答:

Flink CDC 1.5.2 和 1.17 版本的主要区别可能在于一些新特性、性能改进以及bug修复。然而,具体的区别需要查阅官方的更新日志或者开发者社区的讨论来获取详细信息。此外,Flink CDC的版本与Flink应用的版本有一定的对应关系,因此在使用时需要注意版本之间的兼容性。


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https://developer.aliyun.com/ask/575308



问题二:Flink CDC抽取Oracle的问题,我昨天在oralce 创建了4张测试表,这什么原因?


Flink CDC抽取Oracle的问题,我昨天在oralce 创建了4张测试表,每张表插入了三四条数据,测试了一些简单的增删改查,但是Oracle归档日志一天就15G了,把空间占满了,oracle 都挂了 ,这什么原因,checkpoint 设置的太小了吗?


参考回答:

根据您的描述,Oracle归档日志一天就达到了15GB并导致数据库崩溃,可能有以下几个原因:

  1. CDC抽取产生大量的数据变更:Flink CDC在抽取Oracle数据时,会监听数据库的事务日志(Redo Log),如果数据库中的表有频繁的数据变更操作,例如插入、更新和删除等,那么CDC会产生大量的变更事件,进而生成大量的归档日志。
  2. 数据库配置问题:检查Oracle数据库的归档日志模式及相关配置。如果数据库的归档模式设置为正常或批量,可能需要调整为另一种模式,如简单模式。此外,还可以检查其他相关配置项,如归档日志的保留时间、归档频率等。
  3. 设置合适的checkpoint间隔:检查Flink CDC的checkpoint配置。较小的checkpoint间隔可能会导致更频繁的状态保存和WAL确认,从而增加归档日志的产生。您可以尝试增大checkpoint间隔,以减少对归档日志的影响。
  4. 业务需求评估:评估您的业务需求是否真正需要实时的CDC抽取。如果不需要实时性,可以考虑降低CDC抽取的频率,例如更改调度策略、增加延迟等。这样可以减少归档日志的产生并保护数据库的稳定性。
  5. 调整CDC配置:根据实际情况,调整Flink CDC的相关配置,例如parallelism(并行度)、任务分发策略、数据过滤等。合理的配置可以减少不必要的资源消耗和归档日志的产生。


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https://developer.aliyun.com/ask/575306



问题三:Flink CDC这个空指针的是为啥啊?


Flink CDC这个空指针的是为啥啊?


参考回答:

Flink CDC中的空指针异常(NullPointerException)可能有多种原因。一种可能是由于Oracle数据库连接或者配置有误,或者是因为Oracle CDC的解析器配置错误。另一种可能是CDC配置异常。此外,特定版本的Flink CDC可能与某些数据库或数据库驱动程序存在兼容性问题,尝试升级或降级Flink CDC的版本,可能可以解决空指针异常问题。在使用Flink CDC进行数据同步时,确保CDC配置文件的正确配置是非常关键的。你可以检查CDC配置文件来定位并解决问题。


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问题四:Flink CDC有没有oceanbase的demo,我找来找去只找到mysql的data 例子?


Flink CDC有没有oceanbase的demo,我找来找去只找到mysql的data stream例子?我这段代码会报空指针


参考回答:

Flink CDC 目前没有官方的 OceanBase 示例。但是,您可以尝试使用其他数据库的 Flink CDC 示例作为参考,然后根据 OceanBase 的连接信息进行相应的修改。以下是一个使用 MySQL 的 Flink CDC 示例:

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.DebeziumCatalogConnector;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.DebeziumSourceConnector;
import org.apache.flink.table.descriptors.types.RowType;
public class FlinkCDCOceanBaseDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 设置 Hive Catalog
        HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog("default", "localhost", 31010, null, null);
        tableEnv.registerCatalog("hive", hiveCatalog);
        tableEnv.useCatalog("hive");
        // 创建表描述符
        TableDescriptor tableDescriptor = TableDescriptor.builder()
                .name("oceanbase_source")
                .schema(Schema.builder().field("id", DataTypes.BIGINT()).field("name", DataTypes.STRING()).build())
                .connector(DebeziumCatalogConnector.newBuilder()
                        .type("mysql")
                        .version("8.0.26")
                        .hostname("your_oceanbase_host")
                        .port(3306)
                        .username("your_oceanbase_username")
                        .password("your_oceanbase_password")
                        .databaseName("your_oceanbase_database")
                        .tableNamePrefix("your_oceanbase_table_prefix")
                        .build())
                .build();
        // 注册表
        tableEnv.createTemporaryView("oceanbase_source", tableDescriptor);
        // 查询数据
        tableEnv.toAppendStream(tableDescriptor, RowData.class).print();
        // 执行任务
        env.execute("Flink CDC OceanBase Demo");
    }
}

请将上述代码中的 your_oceanbase_hostyour_oceanbase_usernameyour_oceanbase_passwordyour_oceanbase_databaseyour_oceanbase_table_prefix 替换为您的 OceanBase 实例的实际信息。


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问题五:正在通过flink cdc 做一张宽表。因为需要的字段都分散在很多表里面,我这样写合理吗?


正在通过flink cdc 做一张宽表。因为需要的字段都分散在很多表里面,所以join 很多。现在是每个表都给他建一个flink 表,然后在join。 我这样写合理吗?


参考回答:

根据您的描述,您正在使用 Flink CDC 进行宽表处理,并且需要将多个表连接在一起。在这种情况下,为每个表创建一个单独的 Flink 表并执行 join 操作是合理的。

然而,这种方法可能会导致一些问题,例如:

  1. 性能问题:创建大量的 Flink 表可能会影响性能,特别是在处理大量数据时。
  2. 可维护性问题:如果表的数量不断增加,管理和维护这些表可能会变得困难。
  3. 可扩展性问题:如果表的数量非常大,那么在执行 join 操作时可能会出现内存不足的问题。

因此,建议您考虑以下解决方案:

  1. 使用 Flink SQL 或 Flink Table API 来定义一个通用的表结构,然后根据需要从不同的表中读取数据。这样可以避免创建大量的 Flink 表,并且可以更好地控制和管理数据流。
  2. 使用 Flink CDC 的内置函数(如 INNER JOINLEFT JOIN 等)来执行 join 操作。这样可以简化代码并提高可读性。
  3. 如果可能的话,尝试优化您的查询,以减少内存使用和提高性能。这可能包括使用更高效的数据结构和算法,或者调整 Flink 配置参数。


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