实时计算 Flink版产品使用合集之管理内存webui上一直是百分百是什么导致的

问题一：flniksql（1.17的版本）写入doris，哪位有过经验？

flniksql（1.17的版本）写入doris，哪位大神有过经验，我现在写doris写不进。想请教一下？

Caused by: java.io.EOFException: Can not read response from server. Expected to read 4 bytes, read 0 bytes before connection was unexpectedly lost.

at com.mysql.cj.protocol.FullReadInputStream.readFully(FullReadInputStream.java:67)

at com.mysql.cj.protocol.a.SimplePacketReader.readHeaderLocal(SimplePacketReader.java:81)

at com.mysql.cj.protocol.a.SimplePacketReader.readHeader(SimplePacketReader.java:63)

at com.mysql.cj.protocol.a.SimplePacketReader.readHeader(SimplePacketReader.java:45)

at com.mysql.cj.protocol.a.NativeProtocol.readMessage(NativeProtocol.java:575)

参考答案：自己写Flink程序，调用Doris的DataStream往Doris写，任务多了就做策略调度，利用Checkpoints做两步提交，https://github.com/apache/doris-flink-connector/issues/253，新出的1.5已经支持多表动态写doris了，可以等3.0 。到时候支持整库同步写到doris和元数据转换

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问题二：Flink CDC管理内存webui上一直是百分百这个是啥原因导致的？状态后端用的是rocksdb？

Flink CDC管理内存webui上一直是百分百这个是啥原因导致的？状态后端用的是rocksdb？

参考答案：

RocksDB作为状态后端，占据100%，如果程序没问题的话，可以不用管

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问题三：请教一个Flink问题，如何转变为 DataStream<RowData>？

请教一个Flink问题， 在不使用tabEnv的情况下，DataStream 如何转变为 DataStream？

参考答案：

在不使用Table API的情况下，DataStream可以通过一些转换操作来转变为另一个DataStream。以下是一些常见的转换操作示例：

1. map操作：将每个元素应用一个函数进行转换。例如，将字符串转换为大写形式：

DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream
DataStream<String> output = input.map(new MapFunction<String, String>() {
 @Override
 public String map(String value) throws Exception {
     return value.toUpperCase();
 }
});

1. filter操作：根据条件过滤元素。例如，过滤出长度大于5的字符串：

DataStream<String> input = ...; // 输入的DataStream
DataStream<String> output = input.filter(new Predicate<String>() {
 @Override
 public boolean test(String value) throws Exception {
     return value.length() > 5;
 }
});

1. flatMap操作：将每个元素拆分为多个元素。例如，将一个单词列表拆分为单个字母：

DataStream<List<String>> input = ...; // 输入的DataStream，包含单词列表
DataStream<String> output = input.flatMap(new FlatMapFunction<List<String>, String>() {
 @Override
 public void flatMap(List<String> value, Collector<String> out) throws Exception {
     for (String word : value) {
         out.collect(word);
     }
 }
});

1. keyBy操作：根据某个键对元素进行分组。例如，按照年龄分组：

DataStream<Person> input = ...; // 输入的DataStream，包含Person对象
DataStream<Tuple2<Integer, Person>> output = input.keyBy(0); // 按照年龄分组，假设Person类中第一个字段是年龄

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问题四：有没有测试过flink拉取kafka的单topic速度极限是多少？

有没有大佬测试过flink拉取kafka的单topic速度极限是多少？我这边测的是20多M每秒，还能再提高吗？我现在是单topic单partition

参考答案：

调一下liner.ms 和 batch.size

不好意思 是consumer fetch.size

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问题五：flink1.18.0的jdbc包有吗？

flink1.18.0的jdbc包有吗？我看官网有的是flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar这个的包，我连接MySQL的时候报错了：[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:

javax.net.ssl.SSLHandshakeException: No appropriate protocol (protocol is disabled or cipher suites are inappropriate)

参考答案：

这个应该是在url后面加个ssl参数就行吧 'connector' = 'mysql-cdc',

'hostname' = 'localhost',

'port' = '3306',

'username' = 'root',

'password' = '123456',

'database-name' = 'mydb',

'table-name' = 'orders',

'useSSL' = 'false',

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