实时计算 Flink版产品使用问题之整库从mysql同步到StarRocks里面,首次全量是否会对mysql造成大量资源消耗,导致影响业务服务

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:有用springboot框架开发flink任务的朋友吗?

有用springboot框架开发flink任务的朋友吗?



参考答案:

关于Spring Boot框架开发Flink任务,是可以的。您可以将Flink应用以微服务的方式整合进Spring Boot项目中,利用Spring Boot的便利性进行资源管理和服务部署,同时结合Flink提供的Java API编写数据处理逻辑。这样的组合能够充分利用Spring Boot生态的优点,简化服务端开发流程。



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https://developer.aliyun.com/ask/602590



问题二:Flink这个数据和watermark的视图,经过窗口之后,怎么理解?

Flink这个数据和watermark的视图,经过窗口之后,怎么理解?

能类似的画出来吗?



参考答案:

你可以看下水位线的定义,百度下 If you set the characteristic to IngestionTime of EventTime this will set a default watermark update interval of 200 ms. If this is not applicable for your application you should change it using #setAutoWatermarkInterval(long) ,



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问题三:咨询一个flink中,连续两个窗口的问题,window1是一个10秒的窗口,请问这是什么情况?

咨询一个flink中,连续两个窗口的问题,window1是一个10秒的窗口,window2是一个15秒的窗口,在本地测试的时候,window2窗口的数据,有时候是一个window1的数据,有时候是两个window1的数据,如果按照事件时间划分,其中一个window1的数据,应该分割给两个window2,但是看样子window1的数据触发之后,再进入window2的时候,并不是按照事件时间划分的,而是按照窗口结束时间划分的,导致window2中的数据和事件时间不符,请问这是什么情况?



参考答案:

可以参考看下 https://blog.csdn.net/u013200380/article/details/105938477



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问题四:为什么flinkcdc 监听oracle一段时间后失效了

为什么flinkcdc 监听oracle一段时间后失效了,启动的时候还是正常的,过了两天就出问题了,我是双数据源集成oracle和mysql的,mysql的就正常,oracle就没有监听了,有大佬知道是什么情况吗



参考答案:

这个问题可能是由于以下几个原因导致的:

  1. 网络问题:检查你的网络连接是否稳定,如果网络不稳定,可能会导致Flink CDC与Oracle的连接中断。
  2. Oracle数据库的问题:检查Oracle数据库是否有异常,比如是否有大量的锁等待,是否有长时间的查询等,这些都可能导致Flink CDC无法正常监听。
  3. Flink CDC的配置问题:检查你的Flink CDC的配置是否正确,比如连接字符串、用户名、密码等。
  4. Flink CDC的bug:虽然Flink CDC是一个成熟的项目,但是也可能存在一些未知的bug,你可以尝试升级到最新版本看看是否能解决问题。
  5. 系统资源问题:如果你的系统资源(CPU、内存、磁盘IO等)不足,也可能导致Flink CDC无法正常工作。



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问题五:flink cdc 3.0 整库同步数据,会导致业务数据库正常访问吗?比如被锁定,或者负载变高。

已解决

我现在使用的是flink cdc pipeline的方式,整库从mysql同步到StarRocks里面,首次全量是否会对mysql造成大量资源消耗,导致影响业务服务。



参考答案:

使用 Flink CDC 3.0 进行整库同步数据通常不会对业务数据库造成显著影响,但具体情况还需要依据实际环境和配置来判断。

Flink CDC(Change Data Capture)是 Apache Flink 的一个源连接器,用于捕获和同步数据库中的数据变更。它设计用来近实时地捕捉变更并将这些变更应用到下游系统。以下是一些关于 Flink CDC 3.0 对 MySQL 数据库影响的考虑因素:

  1. 资源消耗:Flink CDC 通过观察 binlog 来捕捉变更,这通常是对数据库非侵入性的过程,并且资源消耗相对较低。不过,首次全量同步可能会产生较大的数据读取操作,这可能会短暂增加数据库的I/O负载。
  2. 锁定与阻塞:正常情况下,Flink CDC 不应该导致数据库锁或阻塞。因为它仅仅是读取binlog中的数据变更,不需要对源表加锁。
  3. 性能调优:为了避免因同步任务造成过大的数据库压力,可以调整Flink作业的并行度、checkpoint间隔以及其他相关参数来优化性能。
  4. schema变更自动同步:Flink CDC 3.0 支持 schema 变更自动同步,减少了手动介入的需要。这意味着在数据源发生 schema 变更时,用户无需手动更新同步任务,从而降低了运维成本。
  5. 分库分表支持:Flink CDC 3.0 还提供了对分库分表等复杂数据集成场景的支持。这有助于处理大型数据库环境,其中数据可能分布在多个物理位置。
  6. 环境配置:具体实现时,建议参考官方文档或社区实践来搭建环境和配置Flink CDC。正确的配置可以帮助避免潜在的问题,例如时间戳时区差异等。
  7. 监控与评估:在实施整库同步之前,可以在测试环境中模拟并监控资源使用情况,以评估可能的影响。

综上所述,虽然 Flink CDC 3.0 旨在最小化对源数据库的影响,但在实际操作中,仍然需要考虑到首次全量同步可能带来的瞬时资源峰值。建议在非高峰时段执行全量同步,并对数据库性能进行适当监控,确保业务服务不受影响。同时,根据官方文档和最佳实践来配置和运行 Flink CDC 作业可以进一步降低风险。



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