实时计算 Flink版产品使用合集之flink-cdc.sh xx.yaml提交到yarn 发现没有启动task manager的,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、DataStreamAPI、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这个是干啥用的啊?

Flink CDC这个是干啥用的啊?org/apache/flink/shaded/guava31/com/google/common/util/concurrent/ThreadFactoryBuilder



参考答案:

java工具包



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https://developer.aliyun.com/ask/584482



问题二:使用 flink-cdc 期间 mysql 发现主从切换的话,会有啥影响不?

使用 flink-cdc 期间 mysql 发现主从切换的话,会有啥影响不?



参考答案:

配置下dns就没问题,最好是使用域名链接,不用ip地址



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https://developer.aliyun.com/ask/584481



问题三:为啥flink-sql-connector-mysql-cdc就不会guava冲突呢?

为啥flink-sql-connector-mysql-cdc就不会guava冲突呢?



参考答案:

sql-connector属于胖包



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https://developer.aliyun.com/ask/584479



问题四:有没有试过flink-cdc.sh xx.yaml提交到yarn 发现没有启动task 的?

有没有试过flink-cdc.sh xx.yaml提交到yarn 发现没有启动task manager的?1.18+cdc 3.0?



参考答案:

可以看下日志怎么提示的



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问题五:PostgreSQL数据库的WAL日志空间快速增长导致Flink CDC磁盘空间不足,是怎么回事呢?

Flink CDC中PostgreSQL-CDC作业持续同步几天后,重新从状态恢复启动后,无法进行增量同步。设置的deberzium.heartbeat.interval.ms和deberzium.heartbeat.action.query也未执行,导致PostgreSQL数据库的WAL日志空间快速增长,导致磁盘空间不足,是怎么回事呢?



参考答案:

在Flink CDC的PostgreSQL CDC作业中,如果作业持续同步几天后,由于某种原因(例如故障恢复或手动重启)重新启动,并且不能继续进行增量同步,同时配置的Debezium心跳参数如debezium.heartbeat.interval.msdebezium.heartbeat.action.query不再执行,可能会出现以下问题:

1. Replication Slot堵塞:

Flink CDC通过Debezium连接器使用PostgreSQL的逻辑复制槽来跟踪已经消费过的事务。如果没有定期发送心跳信号到数据库, replication slot可能无法正确清理已消费的日志,从而导致wal日志空间不断增长。

2. WAL日志堆积:

心跳机制是为了保持与数据库的活跃连接并清除旧的WAL日志。当心跳停止执行时,数据库会保留所有未被确认消费的WAL日志,即使这些日志对应的事务已经被Flink CDC成功处理过。

3. 磁盘空间不足:

由于上述原因,未经清理的WAL日志占用的空间会持续增加,可能导致磁盘空间耗尽。

为了解决这个问题,请检查以下几个方面:

确认心跳设置是否生效:确保在Flink CDC作业的连接器配置中,心跳相关属性已经被正确设置,并且在重启作业时依然生效。

查看日志:

查看Flink CDC作业以及数据库服务器的日志,寻找关于心跳失败、连接中断或其他可能导致心跳停止执行的相关错误信息。

清理Replication Slot:

如果确定是因为没有执行心跳而造成的问题,可以尝试手动清理replication slot或者在重启作业前先删除旧的slot,然后让作业重新创建并开始同步。

监控和报警:

建立合适的监控和报警机制,以便在类似问题发生时及时发现并采取措施。

持久化和恢复点:

确保Flink CDC作业在重启时能够从上次成功的checkpoint位置恢复,而不是从头开始同步。这有助于避免重复处理数据。



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