实时计算 Flink版产品使用问题之连接到Oracle数据库但无法读取到数据,是什么导致的

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、DataStream API、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里 orace数据库增删改,想同步到pg数据库,有什么好的方式吗?

Flink CDC里 orace数据库增删改,想同步到pg数据库,有什么好的方式吗?



参考答案:

Flink Change Data Capture (CDC) 提供了一种方法可以从Oracle数据库捕获数据更改,并将其实时同步到PostgreSQL数据库。以下是使用Flink CDC实现Oracle到PostgreSQL数据同步的基本步骤和注意事项:

1. 配置Oracle端:

在Oracle数据库上启用CDC功能,这通常涉及设置额外的日志模式和启用数据库触发器或使用GoldenGate等工具来捕获更改。

确保Oracle数据库产生的日志足以包含所有需要同步的更改。

2. 安装和配置Flink CDC:

使用Flink CDC的Oracle connector,它可以消费Oracle的redo logs或通过GoldenGate等工具提供的接口获取变更数据。

下载并添加适用于Oracle的Flink CDC连接器到你的Flink环境中。

3. 创建Flink CDC作业:

创建一个新的Flink流处理作业,定义Oracle作为source,使用对应的Oracle CDC connector指定数据库连接信息、表列表等。

设置数据转换逻辑(如果有类型映射、字段裁剪或转换需求)。

4. 配置PostgreSQL sink:

使用Flink的PostgreSQL sink connector将变更数据写入到PostgreSQL数据库中。

确保PostgreSQL数据库已准备好接收数据,包括表结构匹配、权限设置等。

考虑事务一致性问题,特别是在并发插入、更新和删除操作时,可能需要在sink端采取特定策略来保持一致性。

5. 性能优化:

根据数据量和业务需求调整Flink作业的并行度。

配置合适的buffer size和batch size以优化网络传输和写入性能。

如果遇到数据格式或编码问题(如中文乱码),确保两端数据库字符集一致或适配。

6. 监控和调试:

监控作业状态和性能指标,及时发现并解决可能出现的问题,比如网络延迟、数据积压等。

7. 故障恢复与幂等性:

设计作业以支持故障恢复,保证即使在Flink作业重启后也能从上次成功的位置继续同步。

如果有必要,考虑在sink端实现幂等性写入,防止重复数据写入。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/609937



问题二:flink cdc3.0.1连接到oracle 但是读取不到数据怎么办?

flink cdc3.0.1连接到oracle 但是读取不到数据怎么办?



参考答案:

当使用 Apache Flink CDC 3.0.1 连接到 Oracle 数据库但无法读取到数据时,可以按照以下步骤排查问题:

1. 配置验证:

确认Flink CDC作业中对Oracle数据库的连接配置是否正确,包括但不限于:

数据库URL、端口、服务名或SID

用户名和密码

驱动类路径

是否正确设置了Oracle CDC所需的表或SCN范围

确保使用的Oracle JDBC驱动与Flink CDC兼容,并且已放置在Flink的lib目录下。

2. 数据库权限:

检查用于Flink CDC的Oracle账户是否具有足够的权限去读取所需的表和查看相关变更日志。一般而言,需要至少具有查询和READ CHANGE DATA权限。

3. 数据库CDC设置:

确认Oracle数据库启用了适当的日志级别,以便能够捕获变更数据。

如果使用的是LogMiner或GoldenGate等Oracle CDC机制,请确认其配置正确有效。

4. 网络和连接测试:

检查Flink CDC作业运行节点与Oracle数据库之间的网络连通性,确保没有任何防火墙或安全组规则阻止连接。

尝试直接从运行Flink任务的节点通过命令行或应用程序连接Oracle数据库,验证基本的数据库连接。

5. 任务状态和日志分析:

查看Flink CDC任务的运行日志,查找任何有关连接失败或读取数据错误的信息。

分析Flink UI或日志中是否有具体的错误提示,例如是否存在表找不到、列映射问题、数据转换异常等情况。

6. 时间区域问题:

若之前存在时间区域相关问题的历史记录,确认系统和JDBC驱动的时间区域设置与Oracle数据库一致。

7. Flink CDC版本与Oracle兼容性:

确保使用的Flink CDC版本与所连接的Oracle数据库版本兼容,有时新版本的Flink CDC可能尚未支持老版本的Oracle数据库。

8. 数据活动检查:

  • 确认Oracle数据库中有实际的数据变更发生。如果没有新增、修改或删除操作,自然不会有任何CDC数据可供读取。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/609930



问题三:Flink CDC里为什么会这样?

flink 机器所在的时区或者mysql机器所在时区不对,所以有8小时问题。如果是 sink 写出来的时区和期望不一致,可以在pipeline 下面添加 local-time-zone 参数去修改写出数据对应的时区。



参考答案:

dateTime.toInstant(ZoneOffset.of("+8")).toEpochMilli();解析代码写死的UTC时间o.debezium.time.Timestamp ,这个类,改好后替换原jar



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/609925



问题四:Flink CDC里请问这句话怎么理解?

Flink CDC里请问云邪老师在FFA上这里讲的“框架在从全量阶段切换到增量阶段时,会自动地把并发度调低”,会把空闲的taskmanager回收么?是cdc框架给重启作业调整并行度么?https://flink-learning.org.cn/article/detail/3df74aa43599938de19ab1e903001cfe 


参考答案:

scan.incremental.close-idle-reader.enabled这个参数控制的。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/609921



问题五:请教下 flink-cdc同步到kafka怎么才能拿到完整热搜canal-json格式?

请教下 flink-cdc同步到kafka怎么才能拿到完整热搜canal-json格式,现同步到kafka都是这种格式:{"data":[{"id":1,"cl1":363,"cl2":1}],"type":"INSERT"} 没有mysqltype database那些scheam信息flink-cdc输出到kafka热搜debezium-json格式好像也是没有schema信息。{"before":null,"after":{"id":1,"cl1":363,"cl2":1},"op":"c"}都是这种。难道要用api去解析入kafka?我现在用的flink sql 在想是不是有什么参数可以打开写入scheam?



参考答案:

flink-cdc 拿到的提供的数据格式是debezium-json。canal-json格式的需要自己去序列化格式。参考:

https://debezium.io/documentation/reference/1.9/connectors/mysql.html#mysql-connector-properties



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/609920

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
1月前
|
Oracle 安全 关系型数据库
【Oracle】使用Navicat Premium连接Oracle数据库两种方法
以上就是两种使用Navicat Premium连接Oracle数据库的方法介绍,希望对你有所帮助!
246 28
|
2月前
|
Oracle 关系型数据库 Java
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
本文介绍通过Flink CDC实现Oracle数据实时同步至崖山数据库(YashanDB)的方法,支持全量与增量同步,并涵盖新增、修改和删除的DML操作。内容包括环境准备(如JDK、Flink版本等)、Oracle日志归档启用、用户权限配置、增量日志记录设置、元数据迁移、Flink安装与配置、生成Flink SQL文件、Streampark部署,以及创建和启动实时同步任务的具体步骤。适合需要跨数据库实时同步方案的技术人员参考。
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
|
1月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】Oracle的闪回数据库
Oracle闪回数据库功能类似于“倒带按钮”,可快速将数据库恢复至 earlier 状态,无需还原备份。本文介绍了闪回数据库的使用方法及实战案例:包括设置归档模式、开启闪回功能、记录SCN号、执行误操作后的恢复步骤等。通过具体 SQL 操作演示了如何利用闪回数据库恢复被误删的用户数据。注意,使用此功能前需确保数据库为归档模式。
|
2月前
|
Oracle 关系型数据库 数据库
【赵渝强老师】Oracle数据库的闪回表
本文介绍了Oracle数据库中的闪回表(Flashback Table)功能,它能够将表的数据快速恢复到特定时间点或系统改变号(SCN),无需备份。文章通过实战示例详细演示了如何使用闪回表恢复数据,包括授权、创建测试表、记录时间与SCN号、删除数据、启用行移动功能、执行闪回操作以及验证恢复结果等步骤。同时,还展示了如何通过触发器禁止插入操作,并在闪回过程中处理触发器的启用问题。文末附有视频讲解,帮助读者更好地理解闪回表的使用方法。
85 10
|
2月前
|
Oracle 关系型数据库 数据库
【赵渝强老师】Oracle数据库的闪回查询
本文介绍了Oracle数据库的闪回查询(Flashback Query)功能及其实际应用。闪回查询通过`AS OF`子句,结合时间戳或SCN号,可查询历史数据状态,帮助分析数据差异。文中通过具体示例演示了如何使用闪回查询:创建测试表、记录当前SCN号、更新数据并提交事务,最后通过闪回查询获取历史数据。附带的视频和代码块详细展示了操作步骤与结果。
|
2月前
|
Oracle 关系型数据库 数据管理
【赵渝强老师】Oracle数据库的闪回技术
在Oracle数据库操作中,难免会遇到误删表或提交错误事务等问题,可能导致数据丢失甚至数据库停止运行。传统解决方法依赖备份恢复,但需提前准备正确备份。为此,Oracle提供了闪回技术,无需备份即可快速恢复数据。它支持7种类型的操作,如闪回查询、版本查询、表恢复等,能有效应对逻辑损坏和用户错误。闪回技术基于还原(undo)数据管理,启用自动管理后可实现高效恢复。
|
2月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】Oracle数据库的客户端工具
本文介绍了Oracle数据库的三种客户端工具:SQL*Plus、Oracle Enterprise Manager Database Express(EM)和SQL Developer的使用方法。首先通过命令行工具SQL*Plus登录数据库,创建用户并授权,建立部门与员工表,插入数据并查询;接着讲解了如何通过浏览器访问EM界面监控数据库及表空间状态;最后演示了SQL Developer的下载安装、连接配置以及执行查询的过程,帮助用户快速上手Oracle数据库管理与操作。
|
4月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
320 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
5月前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
5月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
数据库数据恢复—ORACLE常见故障的数据恢复方案
Oracle数据库常见故障表现: 1、ORACLE数据库无法启动或无法正常工作。 2、ORACLE ASM存储破坏。 3、ORACLE数据文件丢失。 4、ORACLE数据文件部分损坏。 5、ORACLE DUMP文件损坏。
270 11

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多