实时计算 Flink版产品使用合集之MongoDB CDC无法读取到变更流的原因是什么

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mysql cdc全量阶段可以多并行度云行,并行度是单并行度还是多并行度呀?


Flink CDC中mysql cdc全量阶段可以多并行度云行,全量转增量后,并行度是单并行度还是多并行度呀?


参考回答:

在Flink CDC中,MySQL CDC库在全量阶段可以使用多个并行度进行处理。这意味着可以将全量数据的抽取和处理任务划分为多个并行的子任务,从而提高全量阶段的处理速度。

然而,在全量转增量后,CDC任务会以单个并行度运行。这是因为增量阶段需要保证事件的顺序,并确保每个事件都被正确处理,这就要求整个增量阶段只能以单个并行度进行处理。

具体来说,在全量阶段,可以通过调整Flink任务的并行度参数来增加或减少并行度。一般来说,增加并行度可以提高全量数据的抽取速度,但也需要考虑到数据库的负载和资源消耗等因素。

在增量阶段,由于需要维持事件顺序和数据一致性,无法使用多个并行度。这是因为并行度可能导致事件顺序混乱,从而影响数据的正确性和一致性。

因此,在Flink CDC中,全量阶段可以采用多个并行度进行处理,而增量阶段则以单个并行度运行,以保证事件的有序处理。

需要注意的是,适当的并行度设置应根据具体情况进行评估和选择,包括系统资源、数据库负载、数据量和处理需求等因素。在实际使用中,建议进行充分的测试和性能调优,以找到最佳的并行度设置。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575287



问题二:Flink CDC中mongo版本4.4,cdc胖包版本2.4.2,按照文档里这么配置的?


Flink CDC中mongo版本4.4,cdc胖包版本2.4.2,按照文档里这么配置的?

mongodb集群1主1从CREATE TABLE ods_common_db.realtime_sync_logs(

_id STRING PRIMARY KEY NOT ENFORCED,

level STRING ,

loggerName STRING ,

message STRING ,

threadId BIGINT ,

threadName STRING ,

threadPriority INT ,

millis BIGINT ,

date TIMESTAMP ,

contextMap STRING ,

contextStack STRING ,

additionalFields STRING ,

_idc_update_time BIGINT ,

_idc_migrate_type STRING

) WITH (

'connector' = 'mongodb-cdc'

, 'hosts' = 'xxxx'

, 'username' = 'xxxx'

, 'password' = 'xxxxx'

, 'database' = 'xxxxx'

, 'collection' = 'xxxxx'

)用flinksql的


参考回答:

CREATE TABLE ods_common_db.realtime_sync_logs(
_id STRING PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
level STRING ,
loggerName STRING ,
message STRING ,
threadId BIGINT ,
threadName STRING ,
threadPriority INT ,
millis BIGINT ,
date TIMESTAMP ,
contextMap STRING ,
contextStack STRING ,
additionalFields STRING ,
_idc_update_time BIGINT ,
_idc_migrate_type STRING
) WITH (
'connector' = 'mongodb-cdc',
'hosts' = 'xxxx',
'username' = 'xxxx',
'password' = 'xxxxx',
'database' = 'xxxxx',
'collection' = 'xxxxx'
);


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575286



问题三:Flink CDC中mongo cdc貌似没有读取到变更流,要怎么处理?


Flink CDC中mongo cdc貌似没有读取到变更流,要怎么处理?


参考回答:

如果您在使用 Flink CDC 的 MongoDB Connector 时遇到问题,导致无法读取到变更流,请尝试以下解决方法:

  1. 检查 MongoDB 配置:确保您的 MongoDB 实例已正确配置开启了 Change Streams 功能。Change Streams 是 MongoDB 提供的用于捕获数据变更的功能,它是 Flink CDC MongoDB Connector 读取增量数据的基础。
  2. 检查 CDC 配置:确保您在 Flink CDC 配置中正确设置了 MongoDB 相关参数,例如连接字符串、数据库名称、集合名称等。特别注意检查是否启用了 mongodb.start.from.earliest.offset 参数,该参数可以确保从最早的变更开始读取数据。
  3. 检查权限和认证:验证连接 MongoDB 的用户是否具有足够的权限来访问 Change Streams。需要确保用户具备 local.oplog.rsconfig.system.sessions 的访问权限。
  4. 检查网络和连接性:确保 Flink CDC 所在的机器能够正常连接到 MongoDB,并且网络通畅。同时,也需要确保 MongoDB 实例所在的机器对外部连接开放了相应的端口。
  5. 检查日志和错误信息:查看 Flink CDC 的日志文件以及可能产生的错误信息,这些信息可能会提供有关无法读取变更流的更详细的原因和故障排除线索。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575285



问题四:linkcdc监控mysql,结果现在原来的mysql库打不开?


flinkcdc监控mysql,我改了root的host(host原来是%),我改为了我的公网ip,结果现在原来的mysql库打不开?


参考回答:

如果你修改了MySQL的root主机(host)为你的公网IP,并且原来的MySQL库无法打开,可能是由于以下原因:

  1. 防火墙设置:检查MySQL服务器上的防火墙设置,确保允许来自公网IP的连接。你可能需要添加一个规则来允许特定的IP地址或端口访问MySQL。
  2. 网络配置:确保你的公网IP可以正确连接到MySQL服务器。你可以尝试使用telnet命令或其他网络工具来测试与MySQL服务器的连接。例如,在命令行中运行以下命令:telnet <你的公网IP> 3306,如果连接成功,则表示网络连接正常。
  3. MySQL用户权限:检查MySQL中的用户权限设置,确保具有适当的权限来访问数据库。特别是,确保root用户具有从任何主机连接到MySQL的权限。你可以使用以下命令查看用户的权限设置:SHOW GRANTS FOR 'root'@'%';。如果需要,可以使用GRANT语句更改用户的权限。
  4. MySQL配置:检查MySQL的配置文件(通常是my.cnf或my.ini),并确保其中的设置正确。特别关注bind-address参数,它指定了MySQL监听的IP地址。将其设置为"0.0.0.0"将允许来自任何主机的连接。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575284



问题五:Flink CDC这个智能调优,也是保存savepoint,然后指定新的内存参数,重启一下吗?


Flink CDC这个智能调优,也是保存savepoint,然后指定新的内存参数,重启一下吗?


参考回答:

Flink CDC的智能调优可以通过保存savepoint,然后指定新的内存参数并重启来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,使用Flink CDC连接器读取数据源,并将数据流转换为Flink程序。
  2. 在运行过程中,可以使用checkpoint()方法定期创建savepoint。这些savepoint可以用于后续的恢复和调试。
  3. 当需要调整内存参数时,可以在创建savepoint之后,修改Flink程序的内存配置参数,例如增加或减少并行度、调整缓冲区大小等。
  4. 然后,使用之前创建的savepoint来恢复Flink程序的状态。这样,Flink程序将从之前的savepoint处继续运行,而不是从头开始。
  5. 最后,重新启动Flink程序,它将使用新的内存参数进行运行。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575283

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。
相关文章
|
22小时前
|
Java 数据处理 Apache
实时计算 Flink版产品使用问题之lookup Join hologres的维表,是否可以指定查bitmap
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。
|
22小时前
|
Oracle 关系型数据库 Java
实时计算 Flink版产品使用问题之如何实现Oracle到其他系统的实时同步
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。
|
22小时前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之部署完毕后,启动了一直看不到slot的个数,是什么导致的
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。
|
22小时前
|
存储 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之是否支持tdsql
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。
|
22小时前
|
SQL Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之oracle无主键的表支持同步吗如何实现
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。
|
22小时前
|
Oracle 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之假如mysql的binlog有很多个文件,按什么顺序扫描
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。
|
22小时前
|
SQL 关系型数据库 API
实时计算 Flink版产品使用问题之如何使用stream api
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。
|
22小时前
|
消息中间件 SQL Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何实现OSS数据到Kafka的实时同步
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。
|
22小时前
|
缓存 NoSQL 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之读取数据太慢该如何优化
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。
|
22小时前
|
Oracle Java 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之Metaspace不自动回收是什么导致的
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。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版