实时计算 Flink版产品使用问题之如何实现重启后直接跑最新的任务而不是根据checkpoint跑历史数据

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:这种场景阿里云flink引擎有计划吗?

flink 去 lookup join 一张实时写入的维表,在join不到情况下,加入缓存,然后delay retry。这种场景阿里云flink引擎有计划吗?



参考答案:

阿里云Flink引擎确实提供了一些功能来支持维表join操作的优化,但关于特定场景下“实时写入的维表在join不到时加入缓存并延迟重试”的计划,目前没有明确的信息表明阿里云Flink引擎有专门的计划针对这一特定需求进行优化或提供现成的解决方案。

在处理维表join时,Flink SQL提供了一些Hints来指定表联接策略,例如Lookup Hints,以及SHUFFLE_HASH、REPLICATED_SHUFFLE_HASH和SKEW等联接策略。这些优化可以帮助提高维表join的性能和效率。在实时数仓的场景中,维表关联是一个常见的需求,尤其是在数据流需要补齐字段时,比如将交易日志与商品维表进行关联以补全所需的维度信息。

此外,如果业务处于起步阶段或测试阶段,可以考虑预加载维表的方案,即在算子的open方法中读取维表信息并保存在内存中,然后定时同步更新。这种方法适用于维表数据量不大且更新频率不高的情况。对于更复杂的场景,可能需要结合使用多种技术和工具,如Redis等内存数据库来缓存维表数据,并通过自定义逻辑来实现延迟重试的功能。



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问题二:Flink CU有没有降价计划?

Flink CU有没有降价计划?



参考答案:

暂时没有



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问题三:Flink文档这里提到的python libraries在哪啊?

Flink文档这里提到的python libraries在哪啊?



参考答案:

是在部署python作业里面的,位置:系统概览--部署python作业。

 



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问题四:使用flink oracle cdc时,有高并发写入源表的场景,什么方法可以限制数据流的流入速度?

使用flink oracle cdc时,如果有高并发写入源表的场景,有什么方法可以限制数据流的流入速度?



参考答案:

参照JdbcSink 手搓一个。



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问题五:Flink任务怎么实现重启后直接跑最新的任务而不是去根据checkpoint跑历史数据?

Flink任务怎么实现重启后直接跑最新的任务而不是去根据checkpoint跑历史数据?



参考答案:

无状态重启。



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