实时计算 Flink版产品使用问题之如何进行离线同步

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目前离线同步采用的是 Seatunnel 有没有批流一体的方案?

Flink CDC目前离线同步采用的是 Seatunnel 感觉 Flin JDBC 做离线同步 比较原始 看到说 FlinkCDC3.0 后往数据同步工具方向发展 所以想了解下 有没有批流一体的方案?



参考答案:

Flink CDC 主要用于实时流式数据同步,你的要求是不用binlog又是要SQL,JDBC更适合你的需求



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问题二:FlinkCDC 可以做离线同步吗?

FlinkCDC 可以做离线同步吗?就是不用 binlog 之类的 可以通过 sql 查询的方式获取同步的数据?



参考答案:

离线同步,直接JDBC就可以了



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问题三:Flink CDC中哪位有k8s flink cdc 安装文档?

Flink CDC中哪位大佬有k8s flink cdc 安装文档?



参考答案:

有关于k8s环境下flink cdc的安装文档可以参考官方教程以及一些技术博主的文章。具体如下:

  1. 官方文档:Flink CDC的官方文档提供了基本的使用和配置指南,虽然可能不会非常详细地描述每一步如何操作,但它是开始学习的好资源。
  2. 技术博客:有些技术博主会分享他们在特定环境下(如Docker下的Oracle或SqlServer安装)进行Flink CDC实时同步的经验,这些文章通常会包含详细的步骤和配置方法。
  3. 社区讨论:加入Flink社区,参与讨论或提问,可以获得其他开发者或用户的实际经验和建议。
  4. 官方支持:如果需要更专业的帮助,可以考虑联系Flink官方支持团队,获取针对性的指导。

在安装过程中,需要注意以下几点:

  1. 环境要求:确保你的Kubernetes集群满足Flink运行的最低要求。
  2. 配置文件:在Flink的配置中添加CDC相关的配置项,如数据库连接信息、表的白名单或黑名单等。
  3. 插件安装:下载并安装Flink CDC插件,确保插件版本与Flink版本兼容。
  4. 应用程序创建:根据需求创建Flink CDC应用程序,并进行相应的数据源配置。

此外,如果你正在本地测试,可以使用minikube来搭建Kubernetes环境;如果是生产环境,则需要考虑使用更为稳定的Kubernetes部署方案。



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问题四:Flink CDC这两个时间分别是什么时间昂?

Flink CDC这两个时间分别是什么时间昂?



参考答案:

source里面的是binlog时间,外面的是进入到flink的时间,如果op是r,时间都是一样的,因为snapshot没有binglog



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问题五:Flink CDC现在就是用的多张表一个source对应一个ds,不知道会不会有所改善?

Flink CDC现在就是用的多张表一个source对应一个ds,然后sink到不同步的表,但是多个表用一个source,看日志里面会同时去查询source里所有表的日志的scn,这个查询很耗oracle的PGA提示,想不同表拆分成不同source,不知道会不会有所改善?



参考答案:

在使用Flink CDC(Change Data Capture)时,如果多个表共享一个source,那么CDC任务会同时查询所有相关表的日志信息,包括每个表的日志序列号(SCN)。这确实可能会对数据库的性能产生影响,尤其是当涉及到大量的表或数据量较大时。

如果你发现查询所有表的日志信息对Oracle数据库的PGA(Private Global Area)产生了较大的压力,并且影响了系统性能,你可以考虑将不同的表拆分成不同的source。这样做的好处是:

  1. 减少竞争:每个表有自己的source,可以减少在获取日志信息时的竞争,因为每个source独立查询和处理日志。
  2. 并行处理:不同的source可以并行处理,这样可以更好地利用Flink的并行处理能力,提高整体的处理效率。
  3. 降低负载:拆分成不同的source可以将查询负载分散到不同的表上,减轻单个表的查询压力,有助于提高数据库的性能。
  4. 更灵活的管理:每个表有自己的source,可以根据需要对每个source进行独立的配置和管理,更加灵活。

然而,拆分成不同的source也会带来一些额外的管理复杂性,例如需要为每个source单独配置和管理连接信息、捕获参数等。因此,在决定是否拆分之前,你需要权衡这些因素。

如果你决定拆分成不同的source,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 创建多个source:根据需要创建多个source,每个source对应一个表。
  2. 配置连接信息:为每个source配置相应的连接信息,包括数据库地址、用户名、密码等。
  3. 设置捕获参数:为每个source设置适当的捕获参数,例如捕获模式、初始化模式等。
  4. 创建对应的sink:为每个source创建相应的sink,用于将数据写入目标表。
  5. 调整并行度:根据系统的资源和需求,调整每个source的并行度,以实现最佳的性能。
  6. 监控和调优:启动CDC任务后,密切监控系统的性能和日志信息,根据实际情况进行调优。

总之,拆分成不同的source可能有助于改善性能和降低数据库负载,但也需要仔细考虑管理的复杂性。在实施之前,建议先进行充分的测试和评估,以确保拆分后的架构能够满足系统的需求。



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