实时计算 Flink版产品使用合集之源表的数据被删除后,目标数据库在重启服务后没有进行相应的删除操作,是什么原因

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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的 设置的关联区间是基于watermark的 而不是事件时间是吗?

flink的 interval join 设置的关联区间是基于watermark的 而不是事件时间是吗?



参考答案:

在 Apache Flink 中,Interval Join 可以基于事件时间进行关联,而 Watermark 是处理事件时间乱序问题的重要机制。

Interval Join 允许你在两个数据流之间进行时间窗口的关联操作,这两个数据流中的事件必须在特定的时间间隔内发生才能匹配。这种关联是基于事件的时间戳,而不是 Processing Time。

Watermark 是 Flink 中用于处理事件时间乱序的一种机制。它是一个逻辑时间概念,表示到目前为止已经接收到的所有事件中,某个时间戳之前的所有数据都已经到达(或者迟到的可能性极小)。Watermark 与事件时间窗口一起使用,可以定义一个容忍乱序事件的阈值。

在 Interval Join 中,如果你的输入流是基于事件时间的,并且你已经为这些流设置了 Watermark,那么 Flink 会使用 Watermark 来处理乱序事件并确保在关联期间考虑到可能的延迟。这意味着,尽管 Interval Join 的关联区间是基于事件时间的,但实际的关联过程会考虑到 Watermark 定义的乱序容忍度。

因此,可以说 Interval Join 的关联区间是基于事件时间的,而 Watermark 是用来保证在存在乱序的情况下,事件时间的正确处理和关联的有效性。在使用 Interval Join 时,通常需要确保你的数据流已经配置了正确的事件时间和 Watermark 策略。



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问题二:有知道使用flink cdc 重启服务之后目标数据库不会进行删除是什么原因吗?

有大佬知道使用flink cdc 在服务启动时候进行增删除操作都是可以的,但在服务关闭后对源数据库进行删除操作,重启服务之后目标数据库不会进行删除是什么原因吗?



参考答案:

在使用Flink CDC时,如果在服务关闭后对源数据库进行删除操作,然后重启服务后目标数据库没有进行相应的删除,可能有以下原因:

  1. 未处理的事件:
  • 当服务关闭时,Flink作业可能还在处理一些已经消费但尚未完全处理和写入目标数据库的事件。这些事件可能包括删除操作。
  • 在这种情况下,重启服务后,Flink需要能够从上次检查点或者保存点恢复,并重新处理这些未完成的事件。
  1. 检查点和保存点:
  • 如果你的Flink作业没有正确配置检查点或保存点,那么在服务重启后,它可能会从最新的源数据开始消费,而不是从上次停止的地方继续。
  • 这可能导致在服务关闭期间发生的删除操作被跳过。
  1. 事件时间与处理时间:
  • 如果你的Flink作业是基于事件时间进行窗口处理的,那么在处理删除操作时可能会受到水印和迟到数据的影响。
  • 如果删除操作到达的时间晚于预期(例如,由于网络延迟或其他原因),并且水印已经过去,那么这个删除操作可能不会被正确处理。
  1. 源数据库的CDC日志保留策略:
  • 某些源数据库的CDC日志可能有保留期限,如果超过了这个期限,日志可能会被删除。
  • 如果在服务关闭期间对源数据库进行的删除操作对应的CDC日志已经被删除,那么重启后的Flink作业将无法再获取到这些删除事件。
  1. Flink作业配置问题:
  • 确保你的Flink作业配置正确,特别是关于事件时间和状态后端的配置。
  • 检查是否启用了 exactly-once 语义,这对于确保数据一致性非常重要。

要解决这个问题,你可以尝试以下步骤:

  • 确保你的Flink作业配置了正确的检查点或保存点,并且能够在服务重启后从上次停止的地方恢复。
  • 检查你的Flink作业的事件时间和窗口配置,确保它们能够正确处理迟到的数据和删除操作。
  • 如果你的源数据库有CDC日志的保留期限,确保这个期限足够长,以便在服务重启后还能获取到所有的变更事件。
  • 检查你的Flink作业的状态后端配置,确保它可以正确地存储和恢复作业的状态。

通过以上排查和调整,你应该能够解决在服务关闭后对源数据库进行删除操作,但在重启服务后目标数据库未进行删除的问题。如果问题仍然存在,建议查看Flink的作业日志和监控指标,以获取更详细的错误信息和诊断线索。



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问题三:Flink Dtaskmanager.memory.process.size 这个参数我随便怎么设?

Flink Dtaskmanager.memory.process.size 这个参数我随便怎么设?task manager都是至少占用2G内存



参考答案:

看 flinkc cdc 的 都建议看一遍 debezium



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问题四:PG库的flink cdc是基于查询的吗?

PG库的flink cdc是基于查询的吗?



参考答案:

是的,Flink CDC(Change Data Capture,变更数据获取)是一个开源的是的,Flink CDC(Change Data Capture,变更数据获取)是一个开源的数据库变更日志捕获和处理框架,它能够实时地从各种数据库(如MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB等)中捕获数据变更并将其转换为流式数据。Flink-cdc是Flink社区开发的flink-cdc-connectors组件,这是一个可以直接从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的source组件。

Flink CDC支持基于查询和基于日志的两种模式。对于基于查询的模式,Flink CDC通过监测并捕获数据库的binlog来获取数据变更。对于基于日志的模式,Flink CDC通过解析数据库的redo log或undo log来获取数据变更。在这两种模式下,Flink CDC都是基于Flink SQL来进行数据同步的。



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问题五:flink on yarn的应用模式,我提交一个程序最少都要占用4G内存吗?

flink on yarn的应用模式,我提交一个程序最少都要占用4G内存吗?task manager占至少2G,job manager占2G。



参考答案:

Flink on YARN的应用模式中,每个TaskManager的内存是由参数taskmanager.memory.process.size配置的。默认情况下,该参数的值是1GB。因此,如果你提交一个程序时没有显式地指定该参数的值,那么TaskManager将使用默认值1GB来启动。

但是,需要注意的是,TaskManager在运行过程中可能会动态调整其内存使用量。例如,当TaskManager需要缓存大量的数据时,它可能会尝试增加其内存使用量。此外,如果TaskManager同时运行多个任务,则每个任务都需要一定的内存空间。因此,在实际使用中,TaskManager的内存使用量可能会超过1GB。

总之,如果你提交一个程序时没有显式地指定TaskManager的内存大小,那么它将使用默认值1GB来启动。但是,由于各种原因,TaskManager的实际内存使用量可能会超过这个值。



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