实时计算 Flink版产品使用合集之在进行全量同步时,有两张表的数据没有正确进入,并且ID字段为null,该怎么处理

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实时采集mongodb,是不是只支持mongo集群?


2023-11-24 06:56:17,588 INFO org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph [] - Source: ftp_logs[1] (1/1) (00a811d7e67b1745da551cb75b99613e_bc764cd8ddf7a0cff126f51c16239658_0_37) switched from RUNNING to FAILED on 10.44.0.16:40629-417690 @ 10.44.0.16 (dataPort=37924).

com.ververica.cdc.connectors.shaded.org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: com.mongodb.MongoCommandException: Command failed with error 40573 (Location40573): 'The $changeStream stage is only supported on replica sets' on server 10.191.20.100:27017. The full response is {"ok": 0.0, "errmsg": "The $changeStream stage is only supported on replica sets", "code": 40573, "codeName": "Location40573"}

at com.mongodb.kafka.connect.source.MongoSourceTask.setCachedResultAndResumeToken(MongoSourceTask.java:566) ~[flink-sql-connector-mongodb-cdc-2.3.0.jar:2.3.0]

at com.mongodb.kafka.connect.source.MongoSourceTask.start(MongoSourceTask.java:196) ~[flink-sql-connector-mongodb-cdc-2.3.0.jar:2.3.0]

at com.ververica.cdc.connectors.mongodb.internal.MongoDBConnectorSourceTask.start(MongoDBConnectorSourceTask.java:101) ~[flink-sql-connector-mongodb-cdc-2.3.0.jar:2.3.0]

at io.debezium.embedded.EmbeddedEngine.run(EmbeddedEngine.java:759) ~[flink-sql-connector-mongodb-cdc-2.3.0.jar:2.3.0]

Flink CDC实时采集mongodb,是不是只支持mongo集群?


参考回答:

是的,Flink CDC 实时采集 MongoDB 数据时,只支持在 MongoDB 集群上使用。这是因为 MongoDB 的 Change Streams 功能(用于捕获数据变更)仅在 replica set 或者 sharded cluster 中可用。

如果你正在尝试从单节点 MongoDB 实例中收集数据,你需要将其转换为一个 replica set 或者 sharded cluster。以下是一些基本步骤:

  1. 创建 replica set
  • 在 MongoDB shell 中运行 rs.initiate() 命令以初始化一个新的 replica set。
  • 将其他 mongod 实例添加到该 replica set 中,以便提高容错性和可用性。
  1. 配置 Flink CDC 连接器
  • 更新 Flink CDC 连接器的配置,使其指向新的 replica set。
  1. 重新启动作业
  • 重新启动你的 Flink CDC 作业,它现在应该能够成功地从 MongoDB replica set 中读取数据了。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574040



问题二:Flink CDC连kafka的时候,如果消费掉的消息,能删除掉吗?


Flink CDC连kafka的时候,如果消费掉的消息,能删除掉吗?


参考回答:

是的,Flink CDC在连接到Kafka时,可以消费掉的消息并将其删除。这是因为Flink CDC会监控并捕获数据库的变动,包括数据的插入、更新和删除,然后将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。当Flink CDC消费掉Kafka中的消息后,它会自动删除这些消息,以防止重复消费。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574038



问题三:Flink CDC 可以读取虚拟列op吗?


Flink CDC 可以读取虚拟列op吗?想基于op,进行不同的数据操作


参考回答:

Flink CDC 可以读取虚拟列 op,但是需要使用自定义的 DebeziumDeserializationSchema 来解析该列。

具体来说,您需要在 DebeziumDeserializationSchemaBuilder 中添加一个名为 op 的列,并指定其数据类型和反序列化器。例如:

DebeziumDeserializationSchema<MyEvent> deserializationSchema = DebeziumDeserializationSchemaBuilder<MyEvent>.create()
    .schemaName("my_schema")
    .databaseList(Arrays.asList("mydb"))
    .tableList(Arrays.asList("mytable"))
    .column("id", DataTypes.BIGINT())
    .column("name", DataTypes.STRING())
    .column("op", DataTypes.STRING()) // 添加虚拟列 op
    .deserializer(new MyEventDeserializer())
    .build();

然后,您可以在您的应用程序中使用 FlinkCDC 连接器来读取数据流,并根据 op 列的值执行不同的操作。例如:

FlinkCDC<MyEvent> cdc = new FlinkCDC<>(env, mySourceFunction, deserializationSchema);
DataStream<MyEvent> stream = env.addSource(cdc);
stream.filter(event -> event.getOp().equals("INSERT")) // 根据 op 列的值过滤数据流
      .map(event -> { /* 对 INSERT 事件执行某些操作 */ return event; })
      .otherwise(event -> { /* 对其他事件执行某些操作 */ return event; });


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574037



问题四:我使用flinkcdc的sql形式进行全量同步,4张表,有两张表数据没进去,,id怎么是null呢?


我使用flinkcdc的sql形式进行全量同步,4张表,有两张表数据没进去,看日志,id怎么是null呢?


参考回答:

这个问题可能是由于以下原因导致的:

  1. 表结构不一致:请检查四张表的结构是否一致,包括字段名、数据类型等。如果有任何不一致,需要修改表结构以保持一致。
  2. 数据转换问题:在使用Flink CDC进行全量同步时,可能需要对源表中的数据进行一些转换操作,例如将日期字符串转换为日期对象等。请检查这些转换操作是否正确执行。
  3. Flink CDC配置问题:请检查Flink CDC的配置是否正确。例如,确保sink.connector设置为正确的连接器名称,如mysql-cdc。同时,检查source.table-includessource.table-excludes配置项,以确保只同步指定的表。
  4. 日志级别问题:请检查Flink CDC的日志级别是否设置得足够高,以便查看详细的错误信息。可以尝试将日志级别设置为DEBUGINFO,以获取更详细的信息。
  5. 网络问题:请检查网络连接是否正常,以及防火墙设置是否允许Flink CDC与MySQL服务器之间的通信。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574035

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
2月前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
2月前
|
分布式计算 监控 大数据
大数据-148 Apache Kudu 从 Flink 下沉数据到 Kudu
大数据-148 Apache Kudu 从 Flink 下沉数据到 Kudu
59 1
|
2月前
|
消息中间件 Java Kafka
Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource
Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource
50 1
|
2月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-108 Flink 快速应用案例 重回Hello WordCount!方案1批数据 方案2流数据(一)
大数据-108 Flink 快速应用案例 重回Hello WordCount!方案1批数据 方案2流数据(一)
50 0
|
2月前
|
大数据 流计算
大数据-108 Flink 快速应用案例 重回Hello WordCount!方案1批数据 方案2流数据(二)
大数据-108 Flink 快速应用案例 重回Hello WordCount!方案1批数据 方案2流数据(二)
46 0
|
3月前
|
SQL 安全 数据处理
揭秘数据脱敏神器:Flink SQL的神秘力量,守护你的数据宝藏!
【9月更文挑战第7天】在大数据时代,数据管理和处理尤为重要,尤其在保障数据安全与隐私方面。本文探讨如何利用Flink SQL实现数据脱敏,为实时数据处理提供有效的隐私保护方案。数据脱敏涉及在处理、存储或传输前对敏感数据进行加密、遮蔽或替换,以遵守数据保护法规(如GDPR)。Flink SQL通过内置函数和表达式支持这一过程。
87 2
|
4月前
|
调度 流计算
Flink 新一代流计算和容错问题之Flink 中的数据可以分为什么类型
Flink 新一代流计算和容错问题之Flink 中的数据可以分为什么类型
|
4月前
|
SQL 数据库 流计算
Flink CDC数据读取问题之一致性如何解决
Flink CDC 使用Change Data Capture (CDC)技术从数据库捕获变更事件,并利用Flink的流处理能力确保数据读取一致性。相较于传统工具,它具备全增量一体化数据集成能力,满足实时性需求。在实践中解决了高效数据同步、稳定同步大量表数据等问题。应用场景包括实时数据同步、实时数据集成等。快速上手需学习基本概念与实践操作。未来发展方向包括提升效率与稳定性,并依据用户需求持续优化。
130 1
|
4月前
|
消息中间件 Kafka 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之如何处理数据并记录每条数据的变更
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版