实时计算 Flink版产品使用问题之全量快照初始化时,如果任务异常自动从ck restore后,会从上次binlog断点续传吗

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flink application 模式提交能声明环境变量不?

Flink CDC 里flink application 模式提交能声明环境变量不?



参考答案:

当使用 ./bin/flink run-application 命令提交 Flink 应用程序时,可以在命令行中添加 -Dkey=value 格式的 JVM 系统属性参数,这些系统属性会被转化为环境变量传递给各个进程。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/602864



问题二:Flink CDC 里server_id是保证每个并发唯一还是只用作业层面唯一就行?

Flink CDC 里server_id是保证每个并发唯一还是只用作业层面唯一就行?



参考答案:

每个source的task 唯一。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/602863



问题三:Flink CDC 里怎么发现从ck恢复后的任务不再自动做ck了啊?

Flink CDC 里怎么发现从ck恢复后的任务不再自动做ck了啊?



参考答案:

Checkpoint 间隔配置问题: 检查 Flink 配置中关于 checkpoint 的间隔时间是否正确设置,比如 execution.checkpoint.interval 参数,确保其不是设置得过大或设置为了 DISABLED。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/602855



问题四:flink cdc在全量快照初始化阶段 如果任务异常自动从ck restore后 会这样吗?

flink cdc在全量快照初始化阶段 如果任务异常自动从ck restore后 会从上次binlog断点续传么?



参考答案:

全量阶段是走的jdbc吧,只是会先保存一个读取位置,后面全量阶段完成之后,从那个binlog位置接着往下写。据我印象中,全量阶段会切分chunk,ck理论上会保留已经写过的chunk信息,后面就可以断点续传,binlog的位置也是从断点开始的吧。增量快照支持历史数据断点续传。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/602851



问题五:Flink CDC 里哪找 k8s flink-cdc 的部署手册或者参考文档?

Flink CDC 里哪找 k8s flink-cdc 的部署手册或者参考文档?



参考答案:

Flink on k8s 环境搭建(一)https://blog.csdn.net/wangqiaowq/article/details/131800658

Flink on Yarn的环境搭建过程中,需要进行配置较多,且需要搭建zookeeper Hadoop Yarn 等相关组件,安装流程比较复杂,集群出现问题重新安装的流程也比较复杂,且Yarn的3个节点中 只能起了 3个resourceManager和1个NodeManager,Flink 作业申请资源时只能 向NodeManager的节点申请资源,整体有资源瓶颈的隐患(后继flink作业会越来越多),现在尝试进行Flink on k8s 的环境搭建。

Flink on Kubernetes(也称为Flink on K8s)是指在Kubernetes集群上运行Apache Flink分布式流处理框架。

Kubernetes是一个开源的容器编排平台,可以帮助管理容器化的应用程序,并提供弹性、可伸缩和可靠的部署环境。结合Flink和Kubernetes,可以实现高效的大规模数据流处理。

Flink on K8s 提供了以下优势:

  1. 弹性伸缩:Kubernetes可以根据负载自动扩展和收缩Flink作业所需的任务资源。
  2. 容器化管理:Flink作业可以作为容器运行,并且可以受益于Kubernetes的容器化管理功能,例如版本管理、生命周期管理和监控等。
  3. 故障恢复:Kubernetes可以自动检测和替代故障节点,提供高可用性和容错性,确保作业持续运行。

要在Kubernetes上运行Flink,您可以使用Apache Flink官方提供的Kubernetes部署工具或其他第三方工具,如Helm Chart。

通过Kubernetes部署Flink,您可以使用Kubernetes的API和资源管理功能,有效地管理和部署您的Flink作业。这样,您可以轻松地扩展Flink集群的规模,实现动态自动化的资源分配和作业调度。

K8s 环境搭建

参考 https://blog.csdn.net/wangqiaowq/article/details/131800658



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/602849

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
消息中间件 NoSQL Redis
实时计算 Flink版产品使用问题之配置了最大连续失败数不为1,在Kafka的精准一次sink中,如果ck失败了,这批数据是否会丢失
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。
|
SQL 算法 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用合集之全量历史数据比较多,全量同步阶段时间长,是否会同时读取binlog进行合并输出
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。
|
SQL Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之如何对ClickHouse进行操作
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。
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用合集之sql读取mysql写入clickhouse,该如何操作
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。
|
6月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
631 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
4081 74
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
640 56
|
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。
823 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多