实时计算 Flink版产品使用合集之idea本地调试,在哪里查看执行结果

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对于一个大事务更新,采集延迟大,增加tm内存有作用吗,怎么样能减小延迟?

Flink CDC对于一个大事务更新,采集延迟大,增加tm内存有作用吗,怎么样能减小延迟?



参考答案:

Flink CDC在处理大事务更新时,如果采集延迟较大,增加TM(Task Manager)的内存可能会有一定的帮助,特别是当大事务中的数据量过大导致内部缓冲区不足或者频繁触发checkpoint时。

1. 增大内存:

增加TM的内存可以提供更大的缓冲空间,使得在处理大事务时能够存储更多的变更记录,从而减少因为内存不足而导致的数据溢出到磁盘,进而降低I/O开销和延迟。

2. 调整并行度:

合理地设置source connector的并行度也很重要。过高的并行度可能会导致每个子任务处理的数据量变小,但如果通信开销大于额外并行带来的好处,则可能导致整体性能下降。适当增加并行度可以提高处理速度,但需要权衡资源分配。

3. 配置优化:

对于Debezium等CDC工具,可以考虑调整相关参数以适应大事务场景。例如,增大debezium.max.batch.size限制单次批次传输的最大事件数,或者调整debezium.snapshot.isolation.mode来控制快照隔离级别,确保大事务期间的读一致性。

4. 网络与IO优化:

确保网络带宽充足,避免因网络瓶颈造成的数据传输延迟。同时,监控和优化目标系统的写入速度,如使用批量写入、压缩等技术减少写入延迟。

5. Checkpoint策略:

根据实际情况调整checkpoint间隔和超时时间,以便更快速地完成checkpoint,同时也允许更大的数据窗口进行无阻塞处理。

6. 背压管理:

有效管理背压,确保上下游作业之间的数据流动平衡,防止数据积压导致延迟。

7. 源数据库优化:

如果可能的话,从源头上优化大事务操作,比如通过分批提交或降低单个事务的大小,减轻对CDC采集的压力。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584475



问题二:oracle19c flink cdc的那个不能用你们是怎么解决的呢?

oracle19c flink cdc的那个不能用你们是怎么解决的呢?



参考答案:

重新编译源码



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584473



问题三:link-connector-和flink-sql-connector有什么区别?

flink-connector-mysql-cdc和flink-sql-connector-mysql-cdc有什么区别?为什么我用flink-sql-connector-mysql-cdc可以正常使用,而用flink-connector-mysql-cdc就报错java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/fli



参考答案:

sql包里面有table相关依赖,可以去看flink动态表相关知识,然后wiki也有解答



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584472



问题四:Flink CDC这个执行的结果在什么地方看?

Flink CDC这个执行的结果在什么地方看?



参考答案:

tm的std -out,如果是idea本地调试,会控制台输出



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584468



问题五:flink cdc 3.0 和适配版本是最新的1.18吗?

flink cdc 3.0 和适配版本是最新的1.18吗?



参考答案:

Flink CDC是支持Apache Flink 1.18版本的。Apache Flink 1.18.0版本已经在2021年10月底正式发布,这个版本在流处理场景下做了很多优化,并且增加了许多新的特性和功能。Flink CDC作为一个开源的数据集成框架,具有全增量一体化、无锁读取、并发读取、表结构变更自动同步、分布式架构等技术优势,因此在开源社区中非常受欢迎。值得一提的是,Flink CDC的2.2版本也在近期发布,这个版本共有34位社区贡献者参与贡献,累计贡献了110+ commits。这些更新和改进都极大地丰富了Flink CDC的功能和性能,使其能够更好地满足用户的需求。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584457

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
|
14小时前
|
SQL 数据处理 API
实时计算 Flink版产品使用问题之怎么新建自建的doris catalog
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。
|
14小时前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之自动调优指的是什么
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。
|
14小时前
|
消息中间件 SQL Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之独立集群与hdfs集群不在一起,何配置checkpoint目录为hdfs
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。
|
14小时前
|
SQL 资源调度 Oracle
实时计算 Flink版产品使用问题之在将作业提交到双网卡集群时,如何不绑定内网IP
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。
|
14小时前
|
SQL Java API
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在本地运行和调试包含VVR DataStream连接器的作业
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。
Idea-高级调试技巧
高级调试技巧,其实就是用的比较少。 但是,如果需要使用的时候,还是很方便的。
Idea-高级调试技巧
|
Java
IDEA调试技巧:回到'上一步'
IDEA调试技巧:回到'上一步'
2874 0
IDEA调试技巧:回到'上一步'
|
Java
idea 高级调试技巧
两年前写过一篇关于idea的高级用法,今天再来一篇关于调试方面的技巧讲解:  一、条件断点 循环中经常用到这个技巧,比如:遍历1个大List的过程中,想让断点停在某个特定值。 参考上图,在断点的位置,右击断点旁边的小红点,会出来一个界面,在Condition这里填入断点条件即可,这样调试时,就会自动停在i=10的位置   二、回到"上一步"  该技巧最适合特别复杂的方法套方法的场景,好不容易跑起来,一不小心手一抖,断点过去了,想回过头看看刚才的变量值,如果不知道该技巧,只能再跑一遍。
2014 0
|
3天前
|
Java 编译器 Maven
使用intellij idea搭建SSM架构的maven项目 详细
使用intellij idea搭建SSM架构的maven项目 详细
17 4
|
3天前
|
Java Maven
使用intellij idea搭建SSM架构的maven项目 配置文件
使用intellij idea搭建SSM架构的maven项目 配置文件
12 0

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版