实时计算 Flink版产品使用合集之实现存量读取时采用多线程、增量读取时采用单线程如何解决

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:Flink CDC同一个流中,如何设置存量读取时采用多线程,增量读取时采用单线程呢?


Flink CDC同一个流中,如何设置存量读取时采用多线程,增量读取时采用单线程呢?


参考回答:

Flink CDC 支持多线程并发读取存量数据和单线程读取增量数据。具体来说,可以通过设置不同的并行度来实现。

对于存量数据的读取,可以设置较高的并行度来提高读取效率。例如,可以使用如下代码设置存量数据的并行度为 10:

BinlogSource.<String>builder()
    .hostname("localhost")
    .port(3306)
    .database("mydb")
    .table("mytable")
    .username("root")
    .password("password")
    .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
    .parallelism(10) // 设置存量数据的并行度为 10
    .build();

对于增量数据的读取,可以设置较低的并行度来保证读取顺序的正确性。例如,可以使用如下代码设置增量数据的并行度为 1:

BinlogSource.<String>builder()
    .hostname("localhost")
    .port(3306)
    .database("mydb")
    .table("mytable")
    .username("root")
    .password("password")
    .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
    .parallelism(1) // 设置增量数据的并行度为 1
    .build();

需要注意的是,在实际应用中,需要根据具体的业务场景和数据量来调整并行度的大小,以达到最佳的性能表现。


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https://developer.aliyun.com/ask/574289



问题二:Flink CDC知道本地调试FLink代码,开启webui后,如何开启日志么?


Flink CDC知道本地调试FLink代码,开启webui后,如何开启日志么?


参考回答:

根据您提供的图片内容,Flink CDC知道本地调试FLINK代码,开启webui后,可以通过以下步骤开启日志:

  1. 在Flink CDC的webui界面上,找到“Metri Logs”选项卡,点击进入。
  2. 在“Metri Logs”选项卡中,找到“Stout”选项,点击进入。
  3. 在“Stout”选项中,可以看到Flink的输出日志。


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https://developer.aliyun.com/ask/574288



问题三:Flink CDC这个包大家有不?


Flink CDC这个包大家有不?java-17-openjdk-17.0.3.0.6-2.al8.x86_64


参考回答:

Flink CDC 是一个用于捕获和处理数据库更改数据的工具,它是由 Apache Flink 社区提供的。Flink CDC 支持多种数据库,包括 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等。

关于 java-17-openjdk-17.0.3.0.6-2.al8.x86_64 这个具体的 Java 版本,它看起来像是一个基于 OpenJDK 17 的发行版,但没有足够的上下文来判断这个版本是否适用于 Flink CDC 或者你的特定项目需求。

通常来说,Flink 官方文档会推荐使用某个兼容的 Java 版本进行安装和运行。例如,根据我的知识库中记录的信息,截至 2023 年之前,Flink 使用的是 Java 1.8 (Java 8)。然而,随着时间的推移,Flink 可能已经更新了对更高版本 Java 的支持,包括 Java 17。

在选择 Java 版本时,你需要确保:

  1. Flink CDC 兼容你所选择的 Java 版本。
  2. 在你的环境中可以方便地安装和管理这个 Java 版本。
  3. 其他依赖于 Java 的项目或组件也与你选择的 Java 版本兼容。

要获取确切的信息,你可以查看以下资源:

  1. Flink 官方文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-{{latest_release}}/docs/dev/
  2. Flink CDC 的官方文档或 GitHub 页面:https://github.com/apache/flink


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问题四:有flink同步人大金仓数据库的CDC吗?


有flink同步人大金仓数据库的CDC吗?


参考回答:

是的,Flink CDC可以同步人大金仓数据库的数据。实现这一目标的具体步骤如下:

首先,将Kingbase JDBC驱动添加到Flink的lib目录中,并在Flink CDC的配置文件中指定相应的JDBC驱动类和连接URL。

其次,需要配置表结构信息。由于Kingbase数据库的表结构与PostgreSQL数据库的表结构存在差异,因此需要在Flink CDC的配置文件中指定相应的表结构信息,以便Flink CDC正确解析和同步数据。

最后,进行数据类型映射的调整。Kingbase数据库的数据类型与PostgreSQL数据库的数据类型存在差异,因此在Flink CDC的配置文件中指定相应的数据类型映射关系是必要的,以便Flink CDC正确解析和同步数据。

值得一提的是,CDC(Change Data Capture)即变更数据捕获,是一种监测写入数据库的所有数据变更,并将其提取并转换为可以复制到其他系统中的形式的过程。而人大金仓数据库使用的预写式日志(Write-Ahead Logging(WAL))技术其实时记录所有修改操作,这些修改首先会被记录在WAL日志中,然后才被应用到数据库数据中。这样的实现方式带来了许多优势,例如当数据库发生崩溃时,可以使用WAL日志来恢复数据库;还可以在线备份归档WAL日志,达到在线备份和恢复数据的目的。


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问题五:Flink CDC中mongo的cdc包只有瘦包是吗?


Flink CDC中mongo的cdc包只有瘦包是吗?


参考回答:

Flink CDC的MongoDB CDC连接器提供了全增量一体化的CDC读取以及元数据提取的功能,它支持通过Change Stream API高效地捕获MongoDB的数据库和集合中的文档变更,包括插入、修改、替换、删除等事件,并将其转换为Flink的数据流。此外,从Flink CDC 2.1.0版本开始,该连接器还增加了对未开启认证的MongoDB的支持。

对于一些比较灵活的存储结构,MongoDB CDC还提供了RawType转换,用户可以通过UDF的形式对其进行自定义解析。请注意,为了使用MongoDB CDC连接器,您需要在项目中添加相应的依赖项。


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