实时计算 Flink版产品使用合集之如何配置可以实现实时同步多张MySQL源表时只读取一次binlog

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怎么样配置任务,能实现实时同步多张MySQL源表时,只读取一次binlog?

Flink CDC怎么样配置任务,能实现实时同步多张MySQL源表时,只读取一次binlog?



参考答案:

配置在一个flink-cdc任务里面,就是读一次binlog,使用stream api



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问题二:flink cdc啥时候能支持,表不存在先创建?

flink cdc啥时候能支持,表不存在先创建?



参考答案:

Flink CDC目前的版本还不支持在任务运行时动态添加不存在的表。在FlinkCDC的2.2.0版本中,尽管已经支持了新表的添加,但该功能并不支持动态添加,需要修改tableList之后,从新启动任务。对于MySQL CDC,它确实支持动态加表,可以在无需重新读取已有表的基础上,增加需要监控的表,添加的表会自动先同步该表的全量数据再无缝切换到同步增量数据。

然而,Flink CDC基于数据库日志的Change Data Capture技术,实现了全量和增量的一体化读取能力,并借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,支持捕获多种数据库的变更,并将这些变更实时同步到下游存储。目前,Flink CDC 的上游已经支持了 MySQL、MariaDB、PG、Oracle、MongoDB 等丰富的数据源,对 Oceanbase、TiDB、SQLServer 等数据库的支持也已经在社区的规划中。Flink CDC 的下游则更加丰富,支持写入 Kafka、Pulsar 消息队列,也支持写入 Hudi、Iceberg 等数据湖,还支持写入各种数据仓库。



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问题三:Flink CDC这个配置只支持TableSource吗?

Flink CDC中scan.incremental.snapshot.chunk.key-column这个配置只支持TableSource吗,使用DataStream API怎么配置这个参数?



参考答案:

Flink CDC中的scan.incremental.snapshot.chunk.key-column配置只支持TableSource,不支持DataStream API。

在TableSource中,可以通过以下方式配置该参数:

ScanOptions scanOptions = new ScanOptions();
scanOptions.withIncrementalSnapshotChunkKeyColumn("column_name");

而在DataStream API中,无法直接配置该参数。如果需要在DataStream API中使用Flink CDC进行增量同步,可以考虑使用其他参数来控制增量同步的行为,例如scan.startup.modescan.startup.timestamp-millis等。



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问题四:Flink CDC针对大状态如何做到快速checkpoints?

Flink CDC针对大状态如何做到快速checkpoints?原生连接器,用文件系统的要比s3的要高吧,检查点存储?如果这里的本机文件系统目录挂在的是nas,应该flink会像本机目录一样处理吧?我用的operator-checkpoints-ha那个示例,现在大概半个小时就会挂掉,然后也没有检查点



参考答案:

Flink CDC针对大状态的快速checkpoints可以通过以下方式实现:

  1. 使用高效的检查点存储系统:原生连接器可以使用文件系统的检查点存储,相比于S3来说,文件系统的读写速度更快。如果本机文件系统目录挂载的是NAS(网络附加存储),Flink会像处理本机目录一样处理它。
  2. 调整检查点的并行度和并发度:通过增加检查点的并行度和并发度,可以提高检查点的速度。可以尝试增加任务的并行度和并发度,以加快检查点的完成时间。
  3. 优化检查点的逻辑:检查点的逻辑可能会影响其执行速度。可以对检查点逻辑进行优化,例如减少不必要的数据复制或传输操作,以提高检查点的速度。
  4. 调整检查点的间隔时间:根据实际需求,可以适当调整检查点的间隔时间。较短的检查点间隔可以减少数据的丢失风险,但会增加检查点的频率和开销。可以根据具体情况进行调整。

关于你提到的示例程序出现问题的情况,可能有以下原因导致:

  1. 配置不正确:请确保你的配置文件中正确设置了检查点相关的参数,例如并行度、并发度、检查点间隔等。
  2. 资源不足:如果你的任务需要大量的计算资源或存储资源,可能会导致任务无法正常执行。请确保你的集群具有足够的资源来支持任务的运行。
  3. 网络问题:如果你的集群中的节点之间存在网络延迟或带宽限制,可能会导致检查点的速度变慢。请确保网络连接稳定并具有足够的带宽。



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问题五:Flink CDC3.0的源码应该是master吧,没有where条件相关的逻辑呀?

Flink CDC3.0的源码应该是master吧,没有where条件相关的逻辑呀?我们有这个需求,需要做一下二次开发,想着借鉴一下3.0呢



参考答案:

Flink CDC的源码可以在GitHub上找到,具体地址为:https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors。在这里,你可以找到各种不同数据库的CDC实现,比如flink-cdc-mysql。

关于你提到的"where"条件相关的逻辑,在Flink SQL中,如果希望支持过滤条件下推到数据库层面以增加处理性能,目前存在两种可行的解决方案:一是使用分区字段来做过滤;二是通过修改源码或者自定义connector来实现。

不过,需要注意的是,这种方式需要一定的开发和理解能力,并且可能会带来额外的维护成本。因此,如果你没有足够的技术储备或者时间,建议优先考虑其他方案,如调整数据处理逻辑或者优化查询语句等。



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