实时计算 Flink版产品使用合集之与OceanBase进行数据同步时遇到用户名和密码失败的问题,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:Flink CDC同步到后面速度变得很慢是什么问题?


Flink CDC中mongodb同步到kafka开始的时候速度很快,但是同步到后面速度变得很慢是什么问题,mongodb用的7.0.2,flink cdc用的2.4.2,flink用的1.16,mongodb和kafka都是本地的?


参考回答:

您好,关于Flink CDC中MongoDB同步到Kafka速度先快后慢的问题,可能的原因有以下几点:

  1. 授权问题:确保您的MongoDB Kafka连接器具有足够的权限。它需要changeStream和读取权限。如果权限设置不正确或不足,同步速度可能会受到影响。
  2. 版本兼容性:您使用的MongoDB版本是7.0.2,而Flink CDC版本是2.4.2。虽然这两个版本在发布时应该是兼容的,但建议检查Flink CDC的官方文档或社区以确认是否存在已知的问题或限制。
  3. Debezium/Canal与Flink的选择:如果您已经使用了Debezium/Canal + Kafka作为采集层,那么Flink可以作为计算层和传输层。但如果不需要Kafka数据缓存,Flink可以直接同步变更数据。根据您的需求选择合适的工具和架构。
  4. 增量快照框架:Flink CDC 2.3版本为MongoDB CDC连接器引入了增量快照框架。如果您使用的是此版本或更高版本,建议查看相关文档以确保正确配置和使用。
  5. 断点续传与checkpoint机制:Flink CDC利用了Apache Flink的checkpoint机制来提供断点续传功能。当作业出现故障重启后,可以从中断的位置直接启动恢复。确保这一机制正常工作。
  6. 官方与第三方连接器的选择:您提到使用的是MongoDB的官方Kafka连接器,而不是Debezium的MongoDB连接器。两者使用了不同的更改数据捕获机制,这可能会影响同步速度和稳定性。


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https://developer.aliyun.com/ask/574278



问题二:Flink CDC可以当oracle作为cdc的数据源吗?


Flink CDC可以当oracle作为cdc的数据源吗?


参考回答:

是的,Flink CDC是可以将Oracle作为CDC的数据源的。首先,你需要确保Oracle中的相关表已经开启了归档日志和补充日志,因为Flink CDC是基于Debezium的LogMiner实现的,LogMiner需要使用Oracle的归档日志和补充日志来获取变更数据。然后,你可以在Flink程序中创建Oracle CDC连接,并使用Flink的Table API或SQL API来定义Oracle CDC连接器的数据源表和目标表。


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https://developer.aliyun.com/ask/574277



问题三:怎么评估生产跑flink cdc的服务器配置,多大的数据量对应什么样的配置有没有什么标准?


怎么评估生产跑flink cdc的服务器配置,多大的数据量对应什么样的配置有没有什么标准?


参考回答:

评估生产环境中运行Flink CDC的服务器配置需要考虑多个因素。首先,总数据量和增量数据量是两个关键指标,它们决定了处理任务所需的内存大小和磁盘空间大小。一般来说,内存应足够大以便能够存储整个数据流,而磁盘空间则应该足以存储长时间的数据。

其次,CPU的核心数也是一个重要因素,因为Flink作业的并行度通常与CPU核心数有关。此外,硬盘的大小取决于数据的持久化需求和日志的保存时间。网络带宽则影响到数据传输的效率,特别是在处理大量数据时。

在实际应用中,如果遇到基于Hadoop Yarn使用Flink CDC的情况,可能需要根据Job的数量来调整服务器配置。总的来说,合理的服务器配置可以确保Flink CDC作业的稳定性和效率,从而支持大规模的数据处理需求。


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问题四:Flink CDC中MongoDB的版本为3.6,cdc为2.3,如何提升拉取速度?


Flink CDC中MongoDB的版本为3.6,cdc为2.3,程序采用table api形式,不能增量去读取oplog。那么如何提升拉取速度?


参考回答:

在Flink CDC中,如果要提升从MongoDB 3.6版本拉取数据的速度,首先需要确保使用的是推荐的配置。具体来说,您应该使用已发布的版本,例如flink-sql-connector-mongodb-cdc-2.3.0.jar,该版本可以在Maven中央仓库中找到。同时,对于MongoDB的部署,您需要使用副本集或者分片集群,且存储引擎应为WiredTiger。此外,为了捕获更改数据,您需要启用更改流功能,这是MongoDB 3.6版中的新功能。

在优化配置的同时,也可以考虑以下策略来提高拉取速度:

  1. 并行度调整:适当调整Flink作业的并行度可以有效提高处理速度。但是注意不要设置过高的并行度,以免导致资源竞争和任务延迟。
  2. 增量快照框架:Flink CDC 2.3版本引入了增量快照框架,对接MongoDB CDC连接器和Oracle CDC连接器,实现了增量快照算法,提供无锁读取、并行读取和断点续传的功能。利用这个框架可以显著提高拉取速度。
  3. 优化网络环境:如果可能的话,提高网络带宽也可以改善数据传输效率,特别是在处理大量数据时。


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问题五:有谁使用flink cdc oceanbase吗?


有谁使用flink cdc oceanbase吗?我用下来一直报用户名密码失败


参考回答:

目前,Flink CDC OceanBase 的使用情况相对较少,但确实有用户尝试将 Flink CDC 与 OceanBase 数据库集成。如果您在使用 Flink CDC OceanBase 过程中遇到了用户名密码验证失败的问题,可以考虑以下几点进行排查:

  1. 用户名密码正确性:请确保您输入的用户名和密码是正确的,并且具有足够的权限来连接和访问 OceanBase 数据库。
  2. 驱动程序配置:请检查您在 Flink CDC 配置中指定的 OceanBase 驱动程序是否正确。确保驱动程序版本与您的 OceanBase 数据库版本兼容。
  3. 连接字符串配置:仔细检查 Flink CDC 配置中的连接字符串,确保包含正确的主机名、端口号和数据库名称等信息。还要确保没有额外的空格或特殊字符导致连接失败。
  4. 网络连接和防火墙:确保 Flink CDC 和 OceanBase 数据库之间的网络连接正常,没有被防火墙或网络配置限制。尝试通过 telnet 或其他网络工具测试连接以确认网络可达性。
  5. OceanBase 配置:请确保 OceanBase 数据库已经正确地配置了用户名、密码和访问权限。可能需要联系 OceanBase 数据库管理员确认数据库的安全配置。
  6. 日志分析:查看 Flink CDC 和 OceanBase 的日志文件,以便获得更多关于身份验证失败的错误信息。日志文件可能包含更详细的错误描述,有助于进一步排查问题。


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