实时计算 Flink版产品使用问题之如何进行Oracle到HBase的同步

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:现在用的2.3.0的Flink CDC,从oracle同步到hbase,不知道哪种方式好些?

现在用的2.3.0的Flink CDC,从oracle同步到hbase,不知道哪种方式好些?



参考答案:

那你只能写ds,一个source接入,写出 ,ds写hbase 可以做到一个sink



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问题二:oracle中的BLOB类型 flink传输不过来吗?

oracle中的BLOB类型 flink传输不过来吗?



参考答案:

3.0好像可以



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问题三:Flink CDC一个任务可以同时启动多个Source吧?

Flink CDC一个任务可以同时启动多个Source吧?



参考答案:

用cdc 3.0 ,一个source整库同步



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问题四:flink cdc对多个表进行监听,还是多个表用一个source对应多个sink呢?

flink cdc对多个表进行监听,建议一个表一个source对应一个sink,还是多个表用一个source对应多个sink呢?



参考答案:

在使用 Flink CDC 对多个表进行监听时,建议采用一个表对应一个source和一个sink的配置方式。

首先,Flink CDC 设计用于捕获和处理数据库的变更数据流(Change Data Stream),其优势在于能够精确捕捉到每一条记录的变化,并且可以实时反映到下游的数据系统中。当需要监听多个表时,主要有以下两种方案:

  1. 一个表一个source对应一个sink:这种方案的优势在于解耦和清晰的职责划分。每个source负责监听特定的表,然后将变更数据发送到对应的sink中。这样可以保证每个表的数据流是独立的,便于管理和调试。同时,如果某个表的结构发生变化或者有特殊的数据处理需求,可以单独针对这个表进行配置和优化,而不会影响到其他表的处理流程。
  2. 多个表用一个source对应多个sink:在某些情况下,如果多个表的数据需要被一起处理,例如进行join操作或者写入到同一个目标系统中,可以考虑使用单个source来监听多个表,然后通过Flink的数据处理功能将数据流合并或拆分后写入到不同的sink中。这种方式可以减少source的数量,简化配置工作。但需要注意的是,这样做可能会使得数据处理逻辑变得复杂,且难以针对特定表进行优化。

其次,具体选择哪种方案,需要根据实际的业务需求和数据处理逻辑来决定。如果业务场景要求对每个表的处理逻辑都保持独立,或者每个表的数据结构差异较大,那么推荐使用第一种方案。如果多个表之间存在紧密的业务关联,且数据处理逻辑允许或需要将它们合并处理,那么可以考虑第二种方案。

总的来说,无论选择哪种方案,都需要确保Flink作业的稳定性和性能,以及数据处理的准确性。在实施过程中,可能需要根据实际情况进行调优和测试,以达到最佳的数据处理效果。



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问题五:有没有碰到Flink CDC作业正常运行但是部分数据可以更新过来,有些数据无法更新过来?

有没有小伙伴碰到Flink CDC作业正常运行但是部分数据可以更新过来,有些数据无法更新过来?



参考答案:

有小伙伴可能遇到过Flink CDC作业在运行时部分数据更新正常,而部分数据无法更新的情况。这种情况可能由几个不同的因素引起:

  1. 数据库日志问题:Flink CDC依赖于数据库的日志(如binlog)来捕获数据变更。如果数据库的日志没有正确开启,或者日志格式与Flink CDC不兼容,就可能导致数据无法被正确捕获和更新。
  2. 数据类型兼容性:在某些情况下,数据库可能新增了数据类型,而Flink CDC尚未对这些新数据类型进行兼容。例如,8.0.18及以上版本的MySQL添加了一些新的数据类型,如果Flink CDC版本较旧,可能无法解析这些新类型的数据。
  3. 源数据配置问题:Flink CDC允许用户对表中的部分字段进行关注,通过配置参数来指定哪些字段的数据更新应该被同步。如果配置不当,可能导致某些字段的数据更新不被捕获。
  4. 资源和性能限制:Flink CDC作业的性能也可能受到资源限制的影响,如果任务分配的资源不足,可能会导致处理速度跟不上数据变更的速度,从而漏掉部分数据的更新。

解决这类问题通常需要从以下几个方面入手:

  1. 检查并确保数据库的日志功能已正确开启,并且日志格式与Flink CDC兼容。
  2. 升级Flink CDC到最新版本,以便支持更多数据类型和新特性。
  3. 仔细检查Flink CDC的源数据配置,确保所有需要关注的字段都已正确包含在同步规则中。
  4. 根据实际的数据量和处理需求,合理分配计算资源,避免因资源不足导致的性能瓶颈。

总之,遇到Flink CDC作业部分数据更新不正常的问题时,需要综合考虑上述因素,逐一排查和调整,以确保数据能够准确无误地同步。



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