实时计算 Flink版产品使用合集之flinkcdc回撤流如果更新之前的数据,会把先前的数据删除,再插入更新的数据吗

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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:flinkcdc可以读到Oracle的ddl不?

flinkcdc可以读到Oracle的ddl不?



参考答案:

Flink CDC 可以读取到 Oracle 的 DDL(数据定义语言)语句,但是Flink CDC 可以读取到 Oracle 的 DDL(数据定义语言)语句,但是需要使用 Flink CDC 的 Debezium 模式。在 Debezium 模式下,Flink CDC 会监听 Oracle 数据库中的 binlog,从而获取到所有的 DDL 语句、DML 语句和 DDL 事件等。

需要注意的是,在使用 Flink CDC 读取 Oracle 的 DDL 语句时,需要确保 Oracle 数据库开启了 binlog 功能,并且配置了正确的 binlog 参数。同时,还需要在 Flink CDC 中正确配置相关的参数,例如设置要监听的表名、用户名、密码等。



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问题二:Flink CDC在运行过程中会重复,这个是咋回事?

Flink CDC在运行过程中会重复,这个是咋回事?

MySQL的server id ,给的是一个范围



参考答案:

从您提供的日志来看,Flink CDC在运行过程中可能会出现重复读取MySQL Binlog的情况。这是因为Flink CDC使用了MySQL Binlog作为其数据源,而在某些情况下,同一个事件可能会被多次写入到MySQL Binlog中。

当Flink CDC连接到MySQL服务器时,它会开始监听MySQL Binlog中的事件,并将这些事件转换为Flink可用的数据流。在这个过程中,如果同一个事件被多次写入到MySQL Binlog中(例如,因为主从复制或者备份恢复等原因),那么Flink CDC可能会接收到多个相同事件的副本。

为了避免这种重复读取的问题,Flink CDC提供了重试机制。如果在处理某个事件时发生错误,Flink CDC会重新尝试处理该事件,直到成功为止。这样可以保证即使有重复的事件,也能正确地处理它们。

如果您希望避免这种重复读取的问题,可以考虑以下几种方法:

  1. 确保MySQL主从复制和备份恢复的配置能够尽量减少重复事件的发生。例如,可以通过调整binlog_format参数来控制MySQL Binlog的格式,以减少重复事件的数量。
  2. 使用Flink CDC的重试机制。虽然这可能会增加一些额外的开销,但是它可以保证在处理重复事件时不会丢失任何数据。
  3. 对于特定的应用场景,可以考虑使用更高级的解决方案,如基于Kafka或Pulsar等消息队列的CDC服务,这些服务通常具有更好的容错能力和处理重复事件的能力。



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问题三:flink cdc 能从kafka消费数据 写到doris吗?

flink cdc 能从kafka消费数据 写到doris吗?



参考答案:

可以



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问题四:flinkcdc回撤流 如果更新之前的数据 会把先前的数据删除,再插入更新的数据?

flinkcdc回撤流 如果更新之前的数据 会把先前的数据删除,再插入更新的数据?



参考答案:

正常是会直接更新的,你这个不是直接写到数据库吧



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问题五:Flink CDC由于启用了自动提交,因此无法在未提交的情况下执行?

Flink CDC由于启用了自动提交,因此无法在未提交的情况下执行?io.debezium.debezium异常




参考答案:

Flink CDC 是为实现数据库增量数据同步至 Flink 流处理引擎而设计的工具,其基于 Change Data Capture(CDC)技术。在操作过程中,如果遇到 io.debezium.debezium 异常,这可能与Flink CDC的自动提交功能有关。当启用了自动提交,任务会在完成一部分操作后自动提交,如果在未提交时执行某些操作可能会引发异常。对于这种问题,你可以尝试禁用自动提交功能,然后手动控制任务的提交时机。同时,如果发现 Checkpoint 失败,用户还可以通过 Flink Web UI 进行快速定位 Checkpoint 失败的原因,或者查看任务的具体日志进行定位



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