实时计算 Flink版产品使用合集之抽取数据时,表结构发生变化,从而导致程序抛出异常,该如何解决

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:在flinkcdc抽取数据时如果表结构发生变化会出现异常,这种情况应该怎么解决阿?


在flinkcdc抽取数据时如果表结构发生变化会出现异常,这种情况应该怎么解决阿?


参考回答:

在flinkcdc抽取数据时,如果表结构发生变化,可能会导致程序抛出异常。为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法:1. 重新定义表结构:在Flink CDC的配置文件中,可以通过设置schema.change.policy参数来控制表结构的变更。可以将该参数设置为fail,这样当表结构发生变更时,Flink CDC会停止抽取数据并抛出异常。2. 使用增量抽取:如果只需要更新的数据,可以将table.prefix和table.suffix参数设置为相同的值,这样Flink CDC只会抽取与上次抽取相同位置的数据。3. 手动更新表结构:可以在应用程序中手动更新表结构,然后重新启动Flink CDC以获取最新的数据。


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问题二:Flink CDC这个参数代码里不支持?


Flink CDC这个参数代码里不支持?

read权限是有的


参考回答:

Flink CDC不支持scan.startup.mode参数。


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问题三:Flink CDC这是什么原理?


Flink CDC这是什么原理?批量删除的位点都是不一样的


参考回答:

Flink CDC(Change Data Capture)是一种基于流式处理技术实现的实时数据同步和变更捕获机制。它通过监控源数据库的binlog(二进制日志)或redo log(重做日志),获取源数据库的数据变更事件,并将这些事件以流的形式传输到目标系统进行处理。

Flink CDC的原理如下:

  1. 监控:Flink CDC会连接到源数据库,并监听其binlog或redo log的变化。当有新的数据变更事件发生时,Flink CDC会将其记录下来。
  2. 数据传输:Flink CDC将记录的数据变更事件以流的形式传输到目标系统。这些事件可以是插入、更新或删除操作。
  3. 数据处理:目标系统接收到数据变更事件后,可以进行相应的处理逻辑,如数据转换、过滤、聚合等操作。
  4. 状态管理:Flink CDC支持对数据变更事件的持久化存储,以便在发生故障时能够恢复数据的状态。
  5. 批量删除:对于批量删除操作,Flink CDC会将每个删除操作作为一个单独的事件进行传输。因此,即使删除的位点不同,每个删除操作都会生成一个独立的事件。


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问题四:Flink CDC中mongodb的版本和权限开的对不?


Flink CDC中mongodb的版本和权限开的对不?


参考回答:

对于Flink CDC连接MongoDB,确实需要正确的版本和权限配置。从MongoDB 4.0版本开始,仅支持pv1模式,这是使用MongoDB 3.2或更高版本创建的所有新副本集的默认值。同时,为了使用MongoDB Kafka连接器,必须具有changeStream和读取权限。此外,如果启用了MongoDB的鉴权功能,还需要赋予用户一些额外的权限,如splitVector权限、listDatabases权限、listCollections权限、collStats权限、find权限等。

另外,需要注意的是,当使用MongoDB CDC Connector时,要适当设置Oplog的容量和过期时间。MongoDB的oplog是一个特殊的有容量集合,当其容量达到最大值后,会丢弃历史数据。Change Streams通过resume token来进行恢复,如果oplog的容量设置得过小,可能会导致数据丢失。因此,正确地配置和使用Flink CDC以及MongoDB是确保数据同步和变更捕获功能正常运作的关键。


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问题五:Flink CDC状态都是好的,也在正常运行,就是没有写数据?


Flink CDC状态都是好的,也在正常运行,就是没有写数据?


参考回答:

如果Flink CDC状态都是好的,也在正常运行,但没有写数据,可能有以下几个原因:

  1. 检查源数据库的binlog或redo log是否正在生成数据变更事件。确保源数据库中有数据被修改或插入。
  2. 检查Flink CDC连接器的配置是否正确。确保连接器的属性和参数与源数据库匹配,并且没有遗漏或错误的配置项。
  3. 检查目标系统是否正确接收到数据变更事件。可以在目标系统中查看是否有数据被写入,或者通过调试日志来确认数据是否成功传输到目标系统。
  4. 检查网络连接是否正常。确保Flink集群和源数据库之间的网络连接稳定,并且没有被防火墙或其他安全策略阻止。
  5. 检查Flink作业的并行度和资源分配情况。如果作业的资源不足或并行度设置不合理,可能会导致数据处理延迟或失败。
  6. 检查Flink作业的输出路径和目标系统的接收能力。确保输出路径可写,并且目标系统有足够的容量来接收数据。
  7. 如果使用了其他组件(如Kafka),请检查相关组件的状态和配置是否正确。确保Kafka集群正常运行,并且Flink CDC连接器能够正确连接到Kafka。


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