实时计算 Flink版产品使用合集之断点续传的案例在哪里可以找到

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目标表不支持自动创建是吧?


Flink CDC目标表不支持自动创建是吧?


参考回答:

Flink CDC目标表的创建并非自动的,需要用户手动创建。首先,你需要在源数据库和目标数据库中分别创建一个数据库实例。然后,使用Flink CDC连接器将源数据库和目标数据库连接起来。此外,Flink也支持MySQL CDC的动态表结构同步,即当数据库的表结构发生变化时,可以实时地将这些变化从MySQL中同步到Flink中。


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https://developer.aliyun.com/ask/574055



问题二:Flink CDC sink到mongodb需要什么包?


Flink CDC sink到mongodb需要什么包?


参考回答:

要将Flink CDC sink到mongodb,你需要以下的包:flink-connector-mongodb-cdc。为了设置MongoDB CDC连接器,你需要在构建自动化工具(例如Maven或SBT)中使用以下依赖关系信息:

<Maven:
<dependency>
  <groupId>com.ververica</groupId>
  <artifactId>flink-connector-mongodb-cdc</artifactId>
  <version>2.3-SNAPSHOT</version>
</dependency>

在使用DataStream API时,若要启用增量快照功能,请在构造MongoDBSource数据源时,使用com.ververica.cdc.connectors.mongodb.source包中的MongoDBSource#builder();否则,使用com.ververica.cdc.connectors.mongodb中的MongoDBSource#builder()


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https://developer.aliyun.com/ask/574054



问题三:Flink CDC这个集群是1.16.2的支持吗?


Flink CDC这个集群是1.16.2的支持吗?


参考回答:

Flink CDC确实支持与Flink 1.16.2版本进行集成。这个版本提供了中文文档和视频教程以方便用户理解和使用。Flink CDC是一个基于Flink的CDC连接器,主要用于捕获数据库的变更数据,并且这些变更数据会被实时的处理。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574053



问题四:Flink CDC断点续传 的例子哪儿能找到,网上找了一些都不好用?


Flink CDC断点续传 的例子哪儿能找到,网上找了一些都不好用?我想在程序中使用flinkcdc savepoint存在本地


参考回答:

你可以在Flink的官方文档中找到关于Flink CDC断点续传的例子。以下是一个简单的例子:

首先,你需要在你的Flink程序中添加Flink CDC连接器。然后,你可以使用CheckpointConfig来配置检查点。在CheckpointConfig中,你可以设置检查点的间隔时间,以及保存检查点的位置。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(60000); // 设置检查点间隔时间为60秒
// 添加Flink CDC连接器
FlinkCDCSource<String> source = new FlinkCDCSource<>(...); // 这里需要填写你的数据库连接信息
DataStream<String> stream = env.addSource(source);
// 对数据流进行处理
DataStream<String> processedStream = stream.map(...); // 这里可以填写你的数据处理逻辑
// 设置检查点的配置
CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
checkpointConfig.setCheckpointInterval(60000); // 设置检查点间隔时间为60秒
checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(10000); // 设置两次检查点之间的最小暂停时间为10秒
checkpointConfig.setCheckpointTimeout(60000); // 设置检查点超时时间为60秒
checkpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1); // 设置最大并发检查点数为1
checkpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION); // 设置外部化检查点清理策略为保留在取消时
checkpointConfig.setPreferCheckpointForRecovery(true); // 设置优先恢复检查点
checkpointConfig.setSavepointRetentionPolicy(SavepointRetentionPolicy.REtainOnCancellation); // 设置保存点保留策略为保留在取消时
// 将处理后的数据流写入到目标系统中
processedStream.addSink(...); // 这里需要填写你的目标系统连接信息
// 启动Flink程序
env.execute("Flink CDC Example");

在这个例子中,Flink CDC连接器会定期地从源数据库中抓取数据,并将这些数据保存到Flink的程序中。当Flink程序出现问题时,你可以使用保存的检查点来恢复程序的状态。


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https://developer.aliyun.com/ask/574052



问题五:Flink CDC监听商品表数据 ,然后清理redis 商品缓存?


Flink CDC监听商品表数据 ,然后清理redis 商品缓存?


参考回答:

首先,你需要在 Flink 中配置 CDC 数据源,使其能够连接到你的数据库系统并捕获商品表的变化数据。然后,你可以将捕获的数据流通过 Flink Table API 转换为流表,然后使用表 API 的 sink () 函数将数据流发送到 Redis,这样就可以清空或更新Redis中的商品缓存。在这个过程中,如果遇到Flink CDC作业未能正常消费删除事件的问题,可能由于网络问题或其他错误,Flink CDC没有正确消费对应的删除事件(delete change log event),所以结果表没有受到影响,数据未被删除。因此,检查和调试Flink CDC作业的配置是非常重要的。


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https://developer.aliyun.com/ask/574051

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