实时计算 Flink版产品使用合集之从MySQL同步数据到Doris时,历史数据时间字段显示为null,而增量数据部分的时间类型字段正常显示的原因是什么

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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、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这个案例我是跑不了,不知道问题出在哪里?

Flink CDC这个案例我是跑不了,不知道问题出在哪里?



参考答案:

我建议你把集群环境重新来一遍



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https://developer.aliyun.com/ask/584439



问题二:Flink CDC从mysql同步数据到doris,这是咋回事?

Flink CDC从mysql同步数据到doris,同步的历史数据中时间字段类型都是null,但是增量部分的时间类型的字段都会正常显示,这是咋回事?



参考答案:

Flink CDC从MySQL同步数据到Doris时,历史数据时间字段显示为null,而增量数据部分的时间类型字段正常显示,这种情况可能是由于以下原因:

1. 初始快照的处理方式:

在Flink CDC任务启动时,通常会对源数据库进行一次全量快照以获取历史数据。如果在快照期间表中的时间字段为空(例如因为当时设计或导入问题),那么这些空值会被直接同步至Doris中。

2. CDC变更日志的差异:

CDC捕获的是数据库的变更事件,增量数据来自binlog中的INSERT、UPDATE和DELETE事件。对于历史数据,在快照后发生的更新操作中,可能已经对那些之前为空的时间字段进行了赋值,所以增量部分的数据会包含有效的时间值。

3. 源库数据清理或迁移:

如果历史数据在某个时间点之后被批量更新或补录了时间信息,那么在该时间点后的CDC变更日志中就会反映出这个变化。

4. Flink CDC配置问题:

确认Flink CDC任务在解析和转换MySQL binlog事件时,是否正确处理了时间类型的字段。如果存在特殊的数据格式或转换逻辑,可能会导致历史数据在同步过程中丢失或未正确映射。

5. 目标端(Doris)字段默认值设置:

检查Doris表结构中对应时间字段是否有默认值设定,如果没有设定且源数据中为null,则在写入时自然就为null。

要解决这个问题,需要检查MySQL的历史数据以及Flink CDC的同步逻辑,确保历史数据中的时间字段在全量同步阶段得到了正确的处理。同时,也可以查看Flink CDC的具体配置和日志,以确认同步过程中是否存在异常行为。



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问题三:Flink CDC从时间戳读取数据很慢是什么原因呢?

Flink CDC从时间戳读取数据很慢是什么原因呢?



参考答案:

你修改日志级别为debug看看flink拉取数据时在做什么然后有针对性的调整配置 ,



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https://developer.aliyun.com/ask/584430



问题四:Flink CDC 重新编译了源码,为啥快照还是获取不到增量数据?

Flink CDC中,我按照 https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/pull/2315 重新编译了Flink CDC源码,但是增量数据的快照仍然获取不到,而且sql方式 和 SourceFunction-based DataStream 方式已经调通了,就现在Incremental Snapshot based DataStream 获取不到增量,这是为什么?



参考答案:

日志没问题就得看看是哪个参数是否有没有配置ok



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问题五:Flink CDC sql的方式可以创建hudi的表,能否创建hudi表?

Flink CDC sql的方式可以创建hudi的表,如果通过steam api的方式,能否创建hudi表?



参考答案:

Apache Flink DataStream API 不直接支持创建Hudi表。DataStream API 主要用于处理无界或有界的流数据,而创建表通常是在Flink的Table API或者SQL API中进行的,这些API提供了更丰富的元数据管理和DDL操作能力。

在Flink与Hudi集成时,如果你希望通过DataStream API来写入数据到Hudi,你需要使用Hudi提供的Flink connector,这个connector允许你在定义DataStream程序时,将数据流sink到已经存在的Hudi表中。但是创建Hudi表的操作本身还是需要通过Table API或者SQL DDL语句来完成。

例如,在Flink SQL环境中,可以使用以下方式创建Hudi表:

CREATE TABLE hudi_table (
    id INT,
    data STRING,
    ts TIMESTAMP(3),
    -- 其他字段...
) PARTITIONED BY (dt STRING, hr STRING)
WITH (
    'connector' = 'hudi',
    'path' = 'hdfs://namenode:port/path/to/hudi/table',
    'table.type' = 'MERGE_ON_READ',  -- 或者其他Hudi表类型
    -- 其他Hudi配置项...
)

而在DataStream API中,你不能直接创建Hudi表,而是创建一个DataStream并指定其sink为已创建好的Hudi表:

// 假设env是你的ExecutionEnvironment,inputDataStream是你要写入的数据流
// 引入Hudi的Flink connector依赖,并初始化Hudi的SinkFunction或其他实现类
HudiSinkFunction<HudiRecordType> sinkFunction = ...;
// 将DataStream sink到Hudi表中
inputDataStream.addSink(sinkFunction);
// 执行作业
env.execute("Flink to Hudi Streaming Job");



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