实时计算 Flink版产品使用合集之mysql cdc支持全量的时候并发读取,该如何配置

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支持全量的时候并发读取,这个怎么配置呀?


Flink CDC中mysql cdc支持全量的时候并发读取,这个怎么配置呀?我使用了flink -p 命令指定了,但是task还是单并行度

上面是jobManager的config已经显示配置了4个并行度,但是task执行的时候还是一个


参考回答:

Flink CDC从2.0版本开始支持全量数据的并发读取,这项特性在2021年8月的更新中被引入。要实现MySQL的全量并发读取,首先需要添加Flink CDC MySQL连接器的依赖。如果你使用Maven,可以在pom.xml文件中添加如下依赖:

<groupId>com.ververica</groupId>
<artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
<version>2.5-SNAPSHOT</version>

注意这里的版本号应使用已发布的版本,对于snapshot版本的依赖需要本地自行编译。

然后,你可以使用Flink的DataStream API或Table API来读取全量数据。以下是一个使用DataStream API的例子:

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;
// 创建流执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建表执行环境
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 设置MySQL的CDC连接器相关参数
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=UTC";
String user = "root";
String password = "password";
String database = "test";
String table = "my_table";
// 使用Flink SQL读取全量数据
DataStream<Row> result = tableEnv.toAppendStream(tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM " + database + "." + table), Row.class);

以上代码将连接到MySQL数据库,并将指定表的所有数据作为初始状态读取出来。请确保替换上述代码中的数据库连接信息为你自己的数据库信息。


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问题二:Flink CDC全量阶段能按照时间来吗,一些长时间的历史数据不想要?


Flink CDC全量阶段能按照时间来吗,一些长时间的历史数据不想要?


参考回答:

Flink CDC 确实分为全量阶段和增量阶段。在全量阶段,Flink会先获取全局读锁,然后获取整个MySQL实例的全局锁,所有连接MySQL的DDL DML操作均会处于等待读锁阶段。这个阶段通常需要花费较长时间,尤其是当处理的数据表较大时。


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问题三:Flink CDC实时表数据在同一时间删除插入,会导致数据丢失么?


Flink CDC中在使用flink sql关联数据时,实时表数据在同一时间删除插入,会导致数据丢失么。数据删除插入在同一时间精确到毫秒。关联使用inner join,sql中还使用了lookup join用来关联纬度表?


参考回答:

在Flink CDC中,当实时表数据在同一时间进行删除和插入操作时,由于Flink SQL内部支持了完整的changelog机制,因此可以有效地避免数据丢失。即使在毫秒级别精确地进行数据的删除和插入,只要这些操作都在changelog的记录范围内,就不会有问题。

在进行关联操作时,无论是使用inner join还是lookup join,都依赖于Flink SQL对join操作的处理机制。如果关联的数据源中存在删除和插入的情况,那么需要确保这些操作不会影响到关联结果的正确性。


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问题四:Flink CDC如何评估运行任务与资源需求的关系呀?


Flink CDC如何评估运行任务与资源需求的关系呀?


参考回答:

评估 Flink CDC 运行任务与资源需求的关系可以帮助您优化任务性能和资源利用。以下是一些常见的方法和指导:

  1. 监控任务指标:通过监控任务的关键指标,如吞吐量、延迟、状态大小等,可以了解任务的运行情况和性能表现。这些指标可以帮助确定任务是否需要更多资源来提高性能,或者是否可以调整资源配置以节省成本。
  2. 资源配置参数:Flink 提供了一些重要的资源配置参数,例如并行度、内存分配、网络缓冲区大小等。根据任务的特点和数据量,合理设置这些参数是非常重要的。尝试不同的配置选项,并观察任务的性能变化,以找到最佳的资源配置。
  3. 压测和基准测试:使用压力测试工具或模拟负载的方式,对任务进行基准测试。通过逐渐增加负载并监控任务的性能,可以评估任务在不同资源条件下的表现,并找到性能瓶颈和资源需求的关系。
  4. 容量规划:根据任务的需求和预期的数据量,进行容量规划。考虑任务的并行度、数据处理速率、数据大小等因素,结合集群的可用资源来估算所需的资源量。这可以帮助您预先分配适当的资源,避免资源瓶颈和性能问题。
  5. 动态调整:在运行时,根据任务的实际负载情况动态调整资源配置。Flink 提供了一些动态调整资源的功能,如动态缩放并行度、动态修改内存分配等。根据任务的负载情况和性能需求,动态调整资源配置可以使任务更高效地利用资源。


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问题五:Flink CDC中pgsql 有遇到这种 更新c列 发现获取不到before值的么?


Flink CDC中pgsql 有遇到这种 更新c列 发现获取不到before值的么?


参考回答:

在Flink CDC中,当更新PostgreSQL数据库中的某一列时,如果该列在Flink CDC中,当更新PostgreSQL数据库中的某一列时,如果该列没有定义NOT NULL约束,那么在获取更新前的值时可能会出现问题。这是因为在更新操作中,如果没有提供新值,则该列的值将保持不变。因此,如果该列没有定义NOT NULL约束,则无法确定更新前的值是什么。

为了解决这个问题,可以在创建源表时使用debezium-sql-connectorupdate.mode参数来指定更新模式。有两种更新模式可供选择:insertupdate。如果选择insert模式,则在插入新行时不会更新已存在的行;如果选择update模式,则会更新已存在的行。

例如,以下是一个使用update模式的源表创建示例:

CREATE TABLE my_source (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  c STRING
) WITH (
  'connector' = 'pgsql-cdc',
  'hostname' = 'localhost',
  'port' = '5432',
  'database-name' = 'mydb',
  'table-name' = 'mytable',
  'username' = 'root',
  'password' = 'password',
  'debezium-sql-connector.history.kafka.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'debezium-sql-connector.history.kafka.topic' = 'dbhistory.mydb',
  'debezium-sql-connector.history.kafka.groupId' = 'mydb-group',
  'debezium-sql-connector.snapshot.mode' = 'initial',
  'debezium-sql-connector.max.queued.messages' = '10000',
  'debezium-sql-connector.max.retry.attempts' = '16',
  'debezium-sql-connector.heartbeat.interval' = '10000',
  'debezium-sql-connector.max.allowed.packet.size' = '5242880',
  'checkpointing.interval' = '60000',
  'update.mode' = 'update' -- 设置更新模式为update
);

通过这种方式,Flink CDC可以正确地处理PostgreSQL数据库中的更新操作,并能够获取到更新前的值。


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