实时计算 Flink版产品使用问题之通过flink同步kafka数据进到doris,decimal数值类型的在kafka是正常显示数值,但是同步到doris表之后数据就变成了整数,该如何处理

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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、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如果sink表建表字段过短,有数据不能插入,有啥策略配置能丢弃这些不合格的数据吗?

Flink如果sink表建表字段过短,有数据不能插入,有啥策略配置能丢弃这些不合格的数据吗?

configuration.set(ExecutionConfigOptions.TABLE_EXEC_SINK_TYPE_LENGTH_ENFORCER, ExecutionConfigOptions.TypeLengthEnforcer.IGNORE);

这个好像没有啥用啊,有大佬知道这个怎么解决吗?



参考答案:

Flink针对Sink表字段长度限制的问题,默认情况下确实会对超出长度的数据进行检查并抛出异常。ExecutionConfigOptions.TABLE_EXEC_SINK_TYPE_LENGTH_ENFORCER配置项在某些版本中可能并未提供忽略长度限制的功能。一种替代方案是在预处理阶段对数据进行截断或过滤,或者自定义SinkFunction来处理这种情况。



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问题二:我flink stream任务只有输入-》窗口算子-》输出,也没法一次性获取并输出么?

我flink stream任务只有输入-》窗口算子-》输出,窗口时间用的是processtime,窗口函数是processWindowFunction,窗口大小是30s,刚启动我看窗口算子receive的记录就已经达到源端的数据上限了,所以按道理不到30s,源端所有数据都应该进入窗口了,那么数据应该一次性从窗口算子中输出,按道理应该不到一分钟就应该跑完了,但是我看窗口算子下游还在慢慢传出数据,持续了一个多小时还没结束。这难道是窗口buffer一次接受的数据有限,所以就算所有数据在30秒内到达了inbufferPool也没法一次性获取并输出么?



参考答案:

在Flink中,ProcessTime窗口算子确实会在每个窗口时间间隔结束后触发窗口计算,但窗口数据的处理和输出并非立即一次性完成,而是受到几个因素的影响:

1. Event Time vs. Processing Time:

虽然你提到使用的是Processing Time窗口,但请注意,如果源数据事件时间戳和处理时间不一致,可能会产生意料之外的效果。确保源数据的时间戳被正确处理为Processing Time。

2. Watermark:

即使是Processing Time窗口,也需要关注水印(watermark)的概念。虽然对于Processing Time窗口,水印的影响不如Event Time窗口显著,但如果设置了水印生成策略,它可能会影响到窗口数据的处理边界。

3. 窗口缓冲区和批处理:

窗口算子并不会一次性处理所有流入的数据,而是按批次进行处理。即使所有数据在30秒内到达窗口,窗口算子在触发计算时也会按照内部的批处理逻辑分批处理数据。这有助于平滑资源使用并控制内存占用。

4. Backpressure:

当下游算子处理速度慢于上游算子时,会触发反压机制,上游算子会暂时放缓数据处理速度,这也可能导致数据处理和输出延后。

5. 算子并行度:

窗口算子的并行度也会影响数据处理速度,多个并行实例会独立处理各自窗口的数据,输出速率取决于最慢的那个实例。

6. 窗口函数复杂度:

ProcessWindowFunction 的计算复杂度也会影响处理速度,如果窗口函数内部逻辑复杂,或者涉及大量的外部系统交互,可能会显著降低处理速度。

综上所述,即使所有数据在30秒内到达窗口,窗口算子的输出也不会立即一次性完成,而是受到上述因素的影响,数据可能需要较长时间才能完全处理并输出。要解决这个问题,你可以:

调整并行度以平衡资源使用和处理速度。

检查窗口函数的实现,确保其高效且无阻塞性操作。

考虑是否有必要优化上下游算子之间的反压策略。

查看Flink UI或日志,分析作业状态,找出可能的瓶颈。



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问题三:pyflink,用哪个版本适合?

pyflink,用哪个版本适合?



参考答案:

对于Apache Flink的Python API(PyFlink)的选择,通常建议使用最新稳定版,因为它包含了最新的特性和性能优化,并且对Python版本的支持也会随着Flink版本的更新而更新。

一般来说,考虑到向前兼容性和技术支持,选择与你的Python环境兼容且稳定的PyFlink版本是比较明智的决策。同时,还要确保你所使用的任何依赖库以及生产环境也能够支持你选择的PyFlink版本。



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问题四:Flink是各自添加sink导出,还是union在一起后通过一个sink导出比较好?

Flink多个同类型的流输出的话,是各自添加sink导出,还是union在一起后通过一个sink导出比较好?有没有小伙伴试过哪个速度更快呢?



参考答案:

关于多个同类型流输出至下游存储,是否合并为一个Sink取决于业务需求以及下游存储的性能瓶颈。如果下游存储能够高效处理合并后的数据流,并且合并操作不影响业务逻辑,那么可以考虑使用Union后通过一个Sink导出。若分开处理有助于解耦或性能优化,则各自添加Sink。实际效果还需结合压测结果确定。



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问题五:我想请教一个问题,通过flink同步kafka数据进到doris,Flink这个该怎么处理?

我想请教一个问题,通过flink同步kafka数据进到doris,decimal数值类型的在kafka是正常显示数值,但是同步到doris表之后数据就变成了整数,Flink这个该怎么处理?



参考答案:

在Flink同步Kafka数据到Doris时,decimal类型数值丢失精度的问题,可能是因为在序列化或反序列化过程中发生了类型映射错误。建议检查Flink Kafka connector和Doris sink的相关配置,确保decimal类型的字段在传输和写入过程中保持一致。例如,在Doris sink的DDL中明确指定decimal列的精度和比例。



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