实时计算 Flink版产品使用合集之使用DTS从RDSMySQL数据库同步数据到云Kafka,增量同步数据延迟时间超过1秒。如何诊断问题并降低延迟

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 1.17.1 Join维表时,对维表字段where过滤或维表中维表字段 这种会有问题吗?

Flink 1.17.1 Join维表时,对维表字段where过滤或维表中Join ... on ... and 维表字段

这种会有问题吗?



参考答案:

在Flink 1.17.1中,对维表字段进行WHERE过滤或者在JOIN语句中使用维表字段进行条件筛选通常是支持的,不会存在根本性的问题。

以下是一些示例:

  1. 使用WHERE过滤:
SELECT ...
FROM mainTable
JOIN dimensionTable
ON mainTable.joinKey = dimensionTable.joinKey
WHERE dimensionTable.filterColumn = 'someValue'

在这个例子中,Flink会在JOIN操作之后对维表(dimensionTable)的数据进行过滤,只保留filterColumn等于'someValue'的记录。

  1. 在JOIN语句中使用维表字段:
SELECT ...
FROM mainTable
JOIN dimensionTable
ON mainTable.joinKey = dimensionTable.joinKey
AND dimensionTable.filterColumn = 'someValue'

在这个例子中,Flink会在JOIN操作之前对维表的数据进行预过滤,只参与JOIN操作的维表记录是那些其filterColumn等于'someValue'的记录。

需要注意的是,这两种方式可能会对性能产生影响,特别是在维表很大的情况下。WHERE过滤和JOIN条件都会减少参与JOIN操作的维表记录数量,从而降低JOIN操作的计算复杂性和内存使用。但是,过于复杂的过滤条件可能会影响查询优化和执行效率。

此外,确保你的JOIN键和过滤条件上的数据类型匹配,并且这些字段已经建立了适当的索引(如果适用),以提高查询性能。在实际使用中,建议根据你的具体业务需求和数据特征来选择合适的JOIN和过滤策略,并进行性能测试和调优。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583804



问题二:flink 1.17.1有bug公布的网站吗?

flink 1.17.1有bug公布的网站吗?



参考答案:

开源可以看github和jira。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583803



问题三:在Flink为什么这个地方的水位线会跟现实时间差了8h?

在Flink为什么这个地方的水位线会跟现实时间差了8h?我设置的乱序荣热度是5分钟,跟现在的时间差距应该是5分钟,但是为什么差了8h5min。



参考答案:

用户在用某个时间戳作为 watermark 的时候,那个时间戳可能是 w/ timezone ,也可能 w/o timezone (他俩之间有8h差),在display 的时候,没有办法底下用的是哪种时间戳,所以总有一方会看到 8h 差。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583802



问题四:Flink这个问题怎么解决 ?

Flink这个问题怎么解决?



参考答案:

重启了一下试试。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583798



问题五:Flink怎么诊断问题出现在哪里呢?或者有没有降低延迟的办法呢?

用DTS从RDS MySQL数据库中同步数据到云Kafka中,增量同步数据延迟时间超过1秒,,连链路规格已经large最高的了,Flink怎么诊断问题出现在哪里呢?或者有没有降低延迟的办法呢?



参考答案:

可以逐一排查这些原因:

解决方案如下:

——参考来源于阿里云官方文档



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583797

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
|
11天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
ORM对mysql数据库中数据进行操作报错解决
ORM对mysql数据库中数据进行操作报错解决
35 2
|
11天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL如何排查和删除重复数据
该文章介绍了在MySQL中如何排查和删除重复数据的方法,包括通过组合字段生成唯一标识符以及使用子查询和聚合函数来定位并删除重复记录的具体步骤。
29 2
|
1月前
|
canal 消息中间件 关系型数据库
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
207 4
|
5天前
|
消息中间件 canal 关系型数据库
Maxwell:binlog 解析器,轻松同步 MySQL 数据
Maxwell:binlog 解析器,轻松同步 MySQL 数据
39 11
|
4天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL的语法涵盖了数据定义、数据操作、数据查询和数据控制等多个方面
MySQL的语法涵盖了数据定义、数据操作、数据查询和数据控制等多个方面
18 5
|
11天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python MySQL查询返回字典类型数据的方法
通过使用 `mysql-connector-python`库并选择 `MySQLCursorDict`作为游标类型,您可以轻松地将MySQL查询结果以字典类型返回。这种方式提高了代码的可读性,使得数据操作更加直观和方便。上述步骤和示例代码展示了如何实现这一功能,希望对您的项目开发有所帮助。
37 4
|
19天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
技术解析:MySQL中取最新一条重复数据的方法
以上提供的两种方法都可以有效地从MySQL数据库中提取每个类别最新的重复数据。选择哪种方法取决于具体的使用场景和MySQL版本。子查询加分组的方法兼容性更好,适用于所有版本的MySQL;而窗口函数方法代码更简洁,执行效率可能更高,但需要MySQL 8.0及以上版本。在实际应用中,应根据数据量大小、查询性能需求以及MySQL版本等因素综合考虑,选择最合适的实现方案。
91 6
|
19天前
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
针对MySQL亿级数据的高效插入策略与性能优化技巧
在处理MySQL亿级数据的高效插入和性能优化时,以上提到的策略和技巧可以显著提升数据处理速度,减少系统负担,并保持数据的稳定性和一致性。正确实施这些策略需要深入理解MySQL的工作原理和业务需求,以便做出最适合的配置调整。
73 6
|
8天前
|
存储 SQL 关系型数据库
mysql删除 所有数据
mysql删除 所有数据
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 下一篇
    无影云桌面