实时计算 Flink版产品使用合集之如何使用PostgreSQL2.4.1从指定时间戳同步数据

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入湖入仓过程中是如何区分上游业务表删除数据的?

Flink CDC入湖入仓过程中是如何区分上游业务表删除数据的?

因为有的业务本身需要删除数据,有的是因为数据库归档删除数据,这二者怎么区分?

业务删除数据要在目标paimon表上删除数据的,但归档删除数据是需要忽略的?



参考答案:

你把删除的binlog过滤掉不就行了,他意思是动态过滤,这个还是比较难实现的,我cdc用的streamapi不是sql,所以比较灵活,如果你要区分两个删除的话,要不然再建一个表,要不然就把cdc删除的数据打标签不删除



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问题二:Flink CDC中postgrecdc2.4.1 从指定时间戳同步数据?

Flink CDC中postgrecdc2.4.1 从指定时间戳同步数据? properties.setProperty("startup.mode","timestamp"); properties.setProperty("startup.timestamp-millis","1626169100000L"); 这样配置没有生效,正确的要如何配置啊



参考答案:

不支持从时间戳启动



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问题三:Flink CDC修改这个参数是为了解决问题?

Flink CDC修改这个参数是为了解决问题?

Checkpoint expired before completing. 参考https://blog.csdn.net/wochunyang/article/details/132143187 。对方提供的参数我这边不能生效



参考答案:

Flink CDC中的Checkpoint过期问题可能是由于以下原因导致的:

  1. Checkpoint的超时时间设置过短。您可以尝试增加Checkpoint的超时时间,以便给系统更多的时间来完成Checkpoint操作。在Flink配置文件(flink-conf.yaml)中,可以设置taskmanager.checkpoint.timeout参数来调整Checkpoint的超时时间。例如,将超时时间设置为30分钟:
taskmanager.checkpoint.timeout: 30min
  1. Flink集群的资源不足。如果Flink集群的资源不足,可能会导致Checkpoint操作无法完成。您可以尝试增加Flink集群的资源,例如增加TaskManager的数量或提高每个TaskManager的内存和CPU资源。
  2. Flink版本与CDC插件版本不兼容。请确保您使用的Flink版本与CDC插件版本兼容。您可以查看Flink官方文档以获取有关兼容性的信息。
  3. 网络问题。如果您的网络环境不稳定,可能会导致Checkpoint操作失败。您可以尝试优化网络环境,或者使用其他可靠的网络连接。
  4. 日志分析。检查Flink的日志文件,查找可能导致Checkpoint失败的错误信息。这可以帮助您更好地了解问题所在,并采取相应的措施解决。



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问题四:Flink CDC 我提交任务到k8s上运行。但里面设置的checkpoint的时间间隔一直不生效?

Flink CDC 我提交任务到k8s上运行。但里面设置的checkpoint的时间间隔一直不生效?(我在代码中设置的是720000ms,720s但是web界面显示的是默认值30s,如下图),请问如何使这个值生效呀?我的任务提交语句是./bin/flink run-application --target kubernetes-application --parallelism 3 -Dkubernetes.cluster-id=cluster231205bb -Dkubernetes.namespace=flink -Dkubernetes.rest-service.exposed.type=NodePort -Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink-service-account -Dkubernetes.container.image.ref=swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/commons/toll_pro_04:1.17.1 -Dkubernetes.container.image.pull-secrets=regcred3 -Dtaskmanager.memory.process.size=12000m -Dtaskmanager.memory.managed.size=10m -Dtaskmanager.memory.network.max=65m -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=3 --pyModule ls_card_blacklist_32 --pyFiles /opt/python_codes/ls_card_blacklist_32.py



参考答案:

你的提交任务语句中没有包含设置 checkpoint 时间间隔的参数呀?

-Dstate.checkpoints.interval=720000



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问题五:Flink CDC中MySQL pipeline connector 这怎么用呢?

Flink CDC中MySQL pipeline connector 这怎么用呢?



参考答案:

Flink CDC中的MySQL Pipeline Connector用于从MySQL数据库中捕获数据变更,并将其转换为流式数据。下面是使用MySQL Pipeline Connector的步骤:

  1. 添加依赖:首先,您需要在您的项目中添加Flink CDC和MySQL JDBC驱动程序的依赖项。您可以在项目的构建文件(如Maven的pom.xml)中添加以下依赖项:
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.23</version>
</dependency>

请确保将版本号替换为您实际使用的版本。

  1. 创建Flink流执行环境:接下来,您需要创建一个Flink流执行环境。这可以通过以下代码完成:
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  1. 配置MySQL连接信息:然后,您需要提供MySQL数据库的连接信息,包括主机名、端口、用户名和密码。您可以使用以下代码进行配置:
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");
properties.setProperty("enable.auto.commit", "true");
properties.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
properties.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
  1. 创建MySQL Source:接下来,您可以使用DebeziumSourceFunction来创建一个MySQL源。该函数将连接到MySQL数据库并捕获数据变更。以下是创建MySQL源的示例代码:
DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySQLSource.<String>builder()
        .hostname("localhost")
        .port(3306)
        .username("root")
        .password("password")
        .databaseList("mydb")
        .tableList("mytable")
        .deserializer(new SimpleStringSchema())
        .build();

请确保将主机名、端口、用户名、密码、数据库名称和表名称替换为您实际使用的值。此外,您还可以根据需要指定其他选项,如SSL证书等。

  1. 将MySQL源添加到Flink流执行环境中:最后,您可以将MySQL源添加到Flink流执行环境中,以便开始捕获数据变更。以下是将MySQL源添加到Flink流执行环境的示例代码:
DataStream<String> stream = env.addSource(sourceFunction);



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