实时计算 Flink版产品使用合集之是否可以支持只读模式的数据库

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*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:这种模式可以用flinkcdc做实时数据采集吗?数据库是oracle19c版本

这种模式可以用flinkcdc做实时数据采集吗?数据库是oracle19c版本,采用adg主备同步的方式,且备库的pdb只读模式,不能insert和update log_mining_flush表,报ora16000错误



参考答案:

oracle自己的日志文件夹里看就可以了,oracle日志cdc日志比较占空间的,库没有读还是写属性,读写是你账号的权限吧



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/581844



问题二:Flink CDC中SQLserver 支持断点续传吗?

Flink CDC中SQLserver 支持断点续传吗?指定checkpoint来启动



参考答案:

增量快照的支持全量增断点续传



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/581842



问题三:是不是只读模式的数据库用不了flinkcdc?

是不是只读模式的数据库用不了flinkcdc?



参考答案:

对于只读模式的数据库,使用Flink CDC可能会受到限制,因为Flink CDC通常需要以下权限来捕获和处理数据库变更:

1. SELECT权限:用于从数据库的Binlog或事务日志中读取变更数据。

1. INSERT权限(可选):在某些情况下,Flink CDC可能需要将中间结果插入到临时表或者在处理过程中创建新表。

如果数据库设置为只读模式,通常会禁止以下操作:

数据的修改(UPDATE、DELETE)

新数据的插入(INSERT)

表结构的更改(ALTER)

由于Flink CDC可能需要至少SELECT权限来读取变更数据,因此如果只读模式允许SELECT操作,那么理论上Flink CDC可以工作。但是,如果只读模式完全禁止了所有写入操作,包括Flink CDC可能需要的临时插入操作,那么Flink CDC可能无法正常运行。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/581841



问题四:flinkcdc只能初始化oracle数据,不能读取增删改数据,是什么情况啊?

flinkcdc只能初始化oracle数据,不能读取增删改数据,是什么情况啊?



参考答案:

checkpoint 默认保存不持久化,除非你配置其持久化



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/581839



问题五:flink cdc的es connector,能否支持把es作为同步源,同步到其它库里去呢?

flink cdc的es connector,能否支持把es作为同步源,同步到其它库里去呢?



参考答案:

不支持



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/581835

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
7月前
|
存储 NoSQL 数据库
Redis 逻辑数据库与集群模式详解
Redis 是高性能内存键值数据库,广泛用于缓存与实时数据处理。本文深入解析 Redis 逻辑数据库与集群模式:逻辑数据库提供16个独立存储空间,适合小规模隔离;集群模式通过分布式架构支持高并发和大数据量,但仅支持 database 0。文章对比两者特性,讲解配置与实践注意事项,并探讨持久化及性能优化策略,助你根据需求选择最佳方案。
270 5
|
3月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
469 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
6月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【赵渝强老师】OceanBase数据库从零开始:MySQL模式
《OceanBase数据库从零开始:MySQL模式》是一门包含11章的课程,涵盖OceanBase分布式数据库的核心内容。从体系架构、安装部署到租户管理、用户安全,再到数据库对象操作、事务与锁机制,以及应用程序开发、备份恢复、数据迁移等方面进行详细讲解。此外,还涉及连接路由管理和监控诊断等高级主题,帮助学员全面掌握OceanBase数据库的使用与管理。
346 5
|
9月前
|
SQL 数据建模 BI
【YashanDB 知识库】用 yasldr 配置 Bulkload 模式作单线程迁移 300G 的业务数据到分布式数据库,迁移任务频繁出错
问题描述 详细版本:YashanDB Server Enterprise Edition Release 23.2.4.100 x86_64 6db1237 影响范围: 离线数据迁移场景,影响业务数据入库。 外场将部分 NewCIS 的报表业务放到分布式数据库,验证 SQL 性能水平。 操作系统环境配置: 125G 内存 32C CPU 2T 的 HDD 磁盘 问题出现的步骤/操作: 1、部署崖山分布式数据库 1mm 1cn 3dn 单线启动 yasldr 数据迁移任务,设置 32 线程的 bulk load 模式 2、观察 yasldr.log 是否出现如下错
|
12月前
|
存储 监控 数据处理
flink 向doris 数据库写入数据时出现背压如何排查?
本文介绍了如何确定和解决Flink任务向Doris数据库写入数据时遇到的背压问题。首先通过Flink Web UI和性能指标监控识别背压,然后从Doris数据库性能、网络连接稳定性、Flink任务数据处理逻辑及资源配置等方面排查原因,并通过分析相关日志进一步定位问题。
854 61
zdl
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
520 56
|
10月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
659 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
11月前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版