实时计算 Flink版产品使用合集之如何将Oracle中的BLOB数据类型转换为byte数组

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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 CDC这个启动模式,只有在首次启动才有效对嘛?

Flink CDC这个启动模式,只有在首次启动才有效对嘛,如果是从savepoint恢复的话,也会按照之前启动的参数走,改这个从savepoint恢复是无效的?



参考答案:

是的,首次为主



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问题二:Flink CDC中sqlserver cdc需要配置的一个条件是啥意思?

Flink CDC中sqlserver cdc需要配置的一个条件是啥意思?



参考答案:

在使用Flink CDC进行SQL Server的实时同步时,需要满足以下条件:首先,您在使用Flink CDC进行SQL Server的实时同步时,需要满足以下条件:首先,您需要安装支持CDC功能的SQL Server,例如SQL Server 2008及其后续版本。其次,必须开启SQL Server代理。最后,为了从SQLServer数据库读取快照数据和增量数据,您需要启用CDC功能。



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问题三:用Flink CDC做 ETL。4张表的数据量都接近1亿,checkpoint一直失败,如何调优呢?

用Flink CDC 做 ETL。4张表的数据量都接近1亿,checkpoint一直失败,如何调优呢?CDC有单独的参数可以控制吗?



参考答案:

Flink CDC中,Checkpoints对于有状态的作业能可靠地运行至关重要。为了解决checkpoint一直失败的问题,您可以尝试以下方法进行调优:

  1. 调整并行度:增加或减少并行度可能会影响作业的性能和稳定性,因此需要根据实际情况进行调整。
  2. 调整Checkpoint超时时间:根据作业的实际情况,适当延长或缩短Checkpoint的超时时间,以确保Checkpoint的顺利完成。
  3. 调整Checkpoint模式:Flink支持多种类型的checkpoint,例如增量checkpoint、异步checkpoint等,不同类型的checkpoint恢复流程可能会有所不同。尝试更改checkpoint模式可能有助于解决问题。
  4. 调整内存分配:根据实际情况,适当增加或减少任务管理器的内存分配,以确保任务能够正常运行。
  5. 使用Flink Web UI监控Checkpoint和State:Flink Web UI提供了丰富的监控指标,可以帮助您更好地了解作业的状态和性能。



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问题四:Flink CDCoracle blob 数据类型怎么转换为byte 数组?

Flink CDCoracle blob 数据类型怎么转换为byte 数组?



参考答案:

在Flink CDC中,如果需要将Oracle中的BLOB数据类型转换为byte数组,可以使用以下方法:

  1. 使用getBytes()方法获取BLOB字段的字节数组。例如:
byte[] blobBytes = resultSet.getBytes("blob_column");
  1. 使用getBinaryStream()方法获取BLOB字段的二进制流,然后将其转换为byte数组。例如:
InputStream inputStream = resultSet.getBinaryStream("blob_column");
byte[] blobBytes = new byte[inputStream.available()];
inputStream.read(blobBytes);

请注意,在使用上述方法时,需要确保数据库连接和结果集对象都已正确初始化。同时,还需要处理可能出现的异常情况,例如SQLException等。



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问题五:Flink CDC只监听一个字段 其他字段数据可以拿到吗?

Flink CDC只监听一个字段 其他字段数据可以拿到吗?



参考答案:

Flink CDC可以监听多个字段,并且可以获取其他字段的数据。在Flink CDC中,可以通过定义数据模式来指定需要监听的字段,然后使用Flink SQL或Table API来查询这些字段的数据。

例如,假设有一个名为orders的表,包含以下字段:idnamepricequantity。如果只想监听price字段的变化,可以在定义数据模式时仅指定该字段,如下所示:

DataStream<Row> orders = env.addSource(new FlinkCDCSource<>(
    "orders",
    new DebeziumDeserializationSchema.Builder()
        .with(...) // 配置source端信息
        .with("io.debezium.relationship.column.names", "pk") // 指定主键列名
        .with("value.converter", "io.debezium.converters.JsonConverter") // 指定值转换器
        .build(),
    new MySqlOffsetBackfiller()));

然后可以使用Flink SQL或Table API来查询其他字段的数据,例如:

// 使用Flink SQL查询所有订单的价格和数量总和
Table ordersTable = tEnv.fromDataStream(orders, "id, name, price, quantity");
Table result = tEnv.sqlQuery("SELECT price, SUM(quantity) as total_quantity FROM orders GROUP BY price");

或者使用Table API查询所有订单的价格和数量总和:

Table ordersTable = tEnv.fromDataStream(orders, "id, name, price, quantity");
Table result = tEnv.toRetractStream(ordersTable, Row.class).groupBy("price").select("price, SUM(quantity) as total_quantity");



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