实时计算 Flink版产品使用合集之datastream方式可以制定savepoint吗

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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 flink捕捉不到cdc消息按照文档上的配置了变更流相关的权限?


Flink CDC中mongoCDC的吗,mongo的变更流貌似没有启用,flink捕捉不到cdc消息按照文档上的配置了变更流相关的权限?


参考回答:

是的,Flink CDC支持MongoDB的CDC(Change Data Capture)连接器。MongoDB的变更流(Change Streams)是MongoDB 3.6版本提供的新特性,它可以提供简单的变更数据捕获接口,屏蔽了直接遍历Oplog的复杂度,并提供完整的故障恢复能力。

如果你在使用Flink CDC的MongoDB连接器时,发现无法捕捉到CDC消息,可能是因为变更流没有正确启用。你需要在MongoDB中为需要捕获变更数据的集合启用变更流,这可以通过执行相应的聚合操作来实现。

此外,你可能还需要确保你在MongoDB中有足够的权限来读取变更数据。你需要为你的Flink任务配置适当的用户名和密码,并确保这个用户有权限读取所需的变更数据。

如果以上步骤都正确执行了,但问题仍然存在,你可能需要查看MongoDB的日志,看看是否有任何与变更流相关的错误信息。同时,你也可以检查Flink的任务日志,看看是否有任何与CDC连接器相关的错误信息。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575282



问题二:Flink CDC中datastream方式,不能在datastream代码里面指定吗?


Flink CDC中datastream方式,只能打成jar,通过flink命令行或者api方式来制定savepoint?

不能在datastream代码里面指定吗?


参考回答:

Flink CDC中datastream方式可以通过flink命令行或者api方式来制定savepoint,也可以Flink CDC中datastream方式可以通过flink命令行或者api方式来制定savepoint,也可以在datastream代码里面指定。

在datastream代码里面指定savepoint的方式如下:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
FlinkCDCSource<String> source = new FlinkCDCSource<>(...); // 创建FlinkCDCSource对象
DataStream<String> stream = env.addSource(source); // 将FlinkCDCSource添加到数据流中
env.enableCheckpointing(60000); // 开启checkpoint,设置checkpoint间隔为60秒
env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(60000); // 设置checkpoint间隔为60秒
env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(30000); // 设置两次checkpoint之间的最小暂停时间为30秒
env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 设置最大并发的checkpoint数量为1
env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(180000); // 设置checkpoint超时时间为3分钟
env.getCheckpointConfig().setWriteableGraph(false); // 不使用WAL存储checkpoint信息
env.getCheckpointConfig().setPreferConsistentCheckpoints(true); // 使用一致的checkpoint策略
env.getCheckpointConfig().setRetainedCheckpoints(1); // 保留最近的一个checkpoint
env.getCheckpointConfig().setEnableExternalizedCheckpoints(false); // 不使用外部化存储checkpoint信息
env.getCheckpointConfig().setSnapshotInterval(60000); // 设置snapshot间隔为60秒
env.getCheckpointConfig().setCleanupOnCancel(true); // 取消作业时清理checkpoint信息
env.getCheckpointConfig().setTolerableCheckpointFailureNumber(3); // 允许的最大失败的checkpoint数量为3
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 使用精确一次的checkpoint策略

以上代码中,通过env.enableCheckpointing()方法开启了checkpoint功能,并通过env.getCheckpointConfig()方法设置了各种checkpoint相关的参数。这样就可以在datastream代码里面指定savepoint了。


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https://developer.aliyun.com/ask/575276



问题三:Flink CDC2.0.2的doris 映射paimon表不是有bug?


Flink CDC2.0.2的doris 映射paimon表不是有bug?不是只有2.0.3才可以吗?


参考回答:

Flink CDC2.0.2在与Doris和Paimon配合使用时,确实存在一些已知问题。具体来说,对于Doris的Flink Connector,只有在Doris 2.0.3及以上版本中才提供了对Paimon表的支持。如果你正在尝试使用Flink CDC2.0.2与Doris 2.0.2和Paimon一起操作,可能会遇到预期之外的问题或错误。


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https://developer.aliyun.com/ask/575280



问题四:Flink CDC读取源表中的时间戳字段获取不到字段的数据啊 ?


Flink CDC读取源表中的时间戳字段获取不到字段的数据啊 都是空 源表时间戳字段设置的timestamp类型,cdc里读取的时候timestamp、bigint、string都获取不到数据(null)?


参考回答:

Flink CDC读取源表中的时间戳字段获取不到数据,可能有以下几种原因:

  1. 源表时间戳字段的格式与Flink CDC期望的格式不一致。Flink CDC默认期望的时间戳格式是yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS,如果源表时间戳字段的格式不是这种格式,可能会导致读取不到数据。可以尝试将源表时间戳字段的格式转换为Flink CDC期望的格式。
  2. 源表时间戳字段的数据类型与Flink CDC期望的数据类型不一致。Flink CDC默认期望的时间戳数据类型是TIMESTAMP,如果源表时间戳字段的数据类型不是这种类型,可能会导致读取不到数据。可以尝试将源表时间戳字段的数据类型转换为Flink CDC期望的数据类型。
  3. Flink CDC的配置不正确。在Flink CDC的配置中,需要指定源表的时间戳字段和对应的数据类型。如果配置不正确,可能会导致读取不到数据。可以检查Flink CDC的配置是否正确。
  4. 源表中的时间戳字段没有值。如果源表中的时间戳字段没有值,那么在Flink CDC中读取时也会返回空值。可以检查源表中的时间戳字段是否有值。


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https://developer.aliyun.com/ask/575279



问题五:Flink CDC这个memory在完成全量进入增量阶段后,数值能否有明显下降?


Flink CDC这个memory在完成全量进入增量阶段后,数值能否有明显下降?


参考回答:

在Flink CDC中,"memory"这个指标代表了CDC任务使用的内存量。当CDC任务完成全量阶段并进入增量阶段后,通常可以期望"memory"指标有一定程度的下降。

原因如下:

  1. 全量阶段结束后,CDC任务会将全量数据加载到状态中进行处理。一旦全量数据加载完毕,部分内存用于存储全量数据的状态可以释放。
  2. 在增量阶段,CDC任务只需维护增量数据的状态,并持续监听和处理变更事件。相比于全量数据,增量数据通常占用更少的内存。

虽然可以预期内存使用量会有所下降,但实际下降的幅度可能会受到多个因素的影响,包括数据量大小、Flink CDC配置和应用程序逻辑等。因此,具体的下降幅度会因实际情况而异。

如果您关注CDC任务的内存使用情况,可以根据需要监控"memory"指标,并观察全量阶段结束后的内存使用情况是否与预期相符。如果内存使用没有明显下降,可能需要进一步检查Flink CDC的配置、数据量和应用程序逻辑等方面,以确定潜在的问题或优化机会。


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https://developer.aliyun.com/ask/575278

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