实时计算 Flink版产品使用合集之如果源表中删除了2023年之前的数据, flink cdc 里面也会会删除吗

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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:删除了表中 2023之前的数据 flink cdc 里面会删除吗?


删除了表中 2023之前的数据 flink cdc 里面会删除吗?


参考回答:

Flink CDC(Change Data Capture)是一种用于捕获数据库中数据变化的技术,它可以捕获到数据的插入、更新和删除操作。所以,如果你在数据库中删除了2023年之前的某些数据,这些操作也会被Flink CDC捕获并反映在输出数据中。

然而,需要注意的是,Flink CDC只能捕获到数据库中已经发生的数据变化,而不能预测或回溯尚未发生或已经发生的数据变化。因此,如果你想要删除2023年之前的某些数据,你需要先在数据库中进行这些操作,然后再运行Flink CDC任务,这样才能确保Flink CDC能够捕获到这些数据变化。


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问题二:flink cdc我只读过Oracle,读Oracle需要Oracle的读写权限是不是也需要写权限?


flink cdc我只读过Oracle,读Oracle需要Oracle的读写权限。

flink cdc读取其他数据库,比如mysql,也都是需要读写权限吗?主要想问一下,读其他数据库,是不是也需要写权限?


参考回答:

在读取MySQL等其他数据库时,Flink CDC同样需要读写权限。具体来说,要使用Flink CDC读取MySQL,你需要先从Flink CDC的GitHub发布页面下载最新的jar包flink-sql-connector-mysql-cdc-2.0.2.jar。然后,需要在本地或云端创建一个MySQL数据库,并添加一个具有读写权限的用户。

对于Flink CDC,它是Flink社区开发的flink-cdc-connectors组件,可以直接从MySQL、Oracle、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据。因此,无论你想从中提取数据的数据库是哪种类型,只要该用户对所需的表有足够的读写权限,你就可以使用Flink CDC来读取这些数据库中的数据。


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https://developer.aliyun.com/ask/574269



问题三:Flink CDC对于这种DEFAULT VALUE 序列化不支持?


Flink CDC对于这种DEFAULT VALUE 序列化不支持?


参考回答:

Flink CDC确实支持自定义反序列化器。对于DEFAULT VALUE的序列化问题,可以通过编写自定义的反序列化器来解决。在反序列化过程中,你可以根据数据的实际情况进行相应的处理,以满足你的需求。例如,你可以针对DEFAULT VALUE进行特殊处理,使其在反序列化时能被正确解析。这样,即使遇到复杂的数据类型或结构,也能保证数据的完整性和准确性。


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https://developer.aliyun.com/ask/574268



问题四:Flink CDC中Oracle source表里面一共2条数据,怎么提示有NULL 写进去呢?


Flink CDC中Oracle source表里面一共2条数据,怎么提示有NULL 写进去呢?


参考回答:

如果在 Flink CDC 的 Oracle Source 表中只有两条数据,并且您收到了有关写入 NULL 值的提示,可能是由于以下几种情况之一:

  1. 数据源变更:有可能在 Flink CDC 抽取数据期间,数据源(Oracle 表)发生了变更,导致出现了 NULL 值写入。这可能是由于数据库表结构或数据在 Flink CDC 开始运行后被修改所致。
  2. 缺失字段:检查 Flink CDC 的配置,确保已正确设置 Oracle Source 表的字段映射。如果某个字段没有正确映射或配置错误,可能会导致 NULL 值写入。
  3. 数据解析问题:Flink CDC 使用数据库日志(如 Oracle 的 redo log)来捕获数据更改事件。在解析过程中,如果存在数据不一致、类型转换问题或解析错误,可能会导致 NULL 值写入。

解决这个问题的步骤如下:

  1. 检查数据源变更:确认在 Flink CDC 运行期间是否有对 Oracle 表结构或数据的更改。如果有,请相应地更新 Flink CDC 的配置以反映最新的表结构和数据。
  2. 验证字段映射:仔细检查 Flink CDC 的配置,确保每个字段都正确映射到 Oracle Source 表的相应列。确保映射的字段类型和精度与实际表的定义相匹配。
  3. 日志分析和调试:查看 Flink CDC 和 Oracle 数据库的日志文件,以便了解更多关于 NULL 值写入的详细信息。日志文件可能会提供有关数据解析错误、类型转换问题或其他相关异常的线索。
  4. 更新 Flink 版本:如果您使用的是旧版本的 Flink CDC,尝试升级到最新版本,以获取修复程序和改进的功能。某些版本的 Flink 可能已经解决了一些与 Oracle Source 相关的问题。


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问题五:flink cdc 2.4.0 guava包冲突怎么解决的吗?


flink cdc 2.4.0 guava包冲突怎么解决的吗?


参考回答:

Flink CDC 2.4.0 与 Guava 包的版本冲突是一个已知的问题。解决此问题的一种方法是通过 Maven 或 Gradle 等构建工具,在 Flink CDC 2.4 的 pom.xml 或 build.gradle 文件中将 Guava 30 依赖替换为 Guava 18。具体步骤如下:

  1. 修改 Flink CDC 2.4 的 pom.xml 或 build.gradle 文件,将 Guava 30 依赖替换为 Guava 18。
  2. 运行构建命令编译 Flink CDC 2.4,命令分别为 mvn clean packagegradle clean build
  3. 在编译成功后,使用打包生成的 JAR 文件来替换原始的 Flink CDC JAR 文件。


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