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

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



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

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。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584435



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 ,



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

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



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584428



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");



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584425

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
|
1天前
|
分布式计算 大数据 关系型数据库
MaxCompute产品使用问题之如何查看数据离线同步每天从MySQL抽取的数据量
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
1天前
|
Java 关系型数据库 MySQL
Mybatis入门之在基于Springboot的框架下拿到MySQL中数据
Mybatis入门之在基于Springboot的框架下拿到MySQL中数据
9 4
|
5天前
|
SQL 缓存 关系型数据库
|
1天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL数据库开发之多表查询数据准备及案例实操
MySQL数据库开发之多表查询数据准备及案例实操
8 1
|
4天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
关系型数据库mysql数据文件存储
【6月更文挑战第15天】
11 4
|
4天前
|
canal 关系型数据库 MySQL
蓝易云 - 详解canal同步MySQL增量数据到ES
以上就是使用Canal同步MySQL增量数据到Elasticsearch的基本步骤。在实际操作中,可能还需要根据具体的业务需求和环境进行一些额外的配置和优化。
20 2
|
23小时前
|
分布式计算 大数据 关系型数据库
MaxCompute产品使用问题之mysql读取从mc里的每10分钟计算好的结果数据表,如何同步数据过去
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 SQL 关系型数据库
【MySQL进阶之路丨第十一篇】一文带你精通MySQL NULL值处理、正则表达式
【MySQL进阶之路丨第十一篇】一文带你精通MySQL NULL值处理、正则表达式
51 0
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
总结 vue3 的一些知识点:MySQL NULL 值处理
总结 vue3 的一些知识点:MySQL NULL 值处理
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
python在mysql中插入或者更新null空值
这段代码是Python操作MySQL数据库的示例。它执行SQL查询从表`a_kuakao_school`中选取`id`,`university_id`和`grade`,当`university_id`大于0时按升序排列。然后遍历结果,根据`row[4]`的值决定`grade`是否为`NULL`。若不为空,`grade`被格式化为字符串;否则,设为`NULL`。接着构造UPDATE语句更新`university`表中对应`id`的`grade`值,并提交事务。重要的是,字符串`NULL`不应加引号,否则更新会失败。
57 2

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版