实时计算 Flink版产品使用问题之使用master分支后,如何过滤掉DML

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:有没有什么设置 可以让Flink CDC感知到断连了 然后自动重启cdc任务?

有没有什么设置 可以让Flink CDC感知到断连了 然后自动重启cdc任务?



参考答案:

Flink CDC可以配置自动重启任务的设置来应对断连情况。

Flink CDC(Change Data Capture)确实提供了机制来处理任务中断的情况,并能够自动重启CDC任务。具体来说,您可以通过以下几种方式来实现这一功能:

  • 配置重启策略:在flink-conf.yaml中,您可以设置重启策略,例如固定延时重启(fixed-delay),并指定尝试次数和延迟时间。例如,设置restart-strategy: fixed-delayrestart-strategy.fixed-delay.attempts: 3restart-strategy.fixed-delay.delay: 10 s,这样当任务失败时,Flink会在10秒后尝试重新启动任务,最多尝试3次。
  • 程序中设置:您也可以在Flink程序中直接设置重启策略,这种设置的优先级高于配置文件中的设置。
  • 检查点设置:为了确保任务可以从最近一次的状态恢复,您需要启用检查点,并设置合适的检查点间隔时间。同时,设置检查点模式为EXACTLY_ONCE,以确保数据的一致性。
  • 状态后端选择:选择一个稳定的状态后端,如RocksDB,以存储检查点和状态信息。
  • 保留检查点数据:在任务关闭时保留最后一次检查点数据,这样在任务重启时可以从这个检查点恢复。
  • 自动清理slot:在作业的配置中添加debezium.slot.drop.on.stop参数,并设置为true,以确保当CDC作业停止时,占用的slot会被自动清理,便于任务重启时重新分配资源。

综上所述,通过上述设置,Flink CDC可以在检测到断连或其他问题导致的任务失败时,自动进行重启,并尽可能从最近的状态恢复,以保证数据同步的连续性和准确性。在配置这些设置时,请参考Flink的官方文档和最佳实践,以确保配置的正确性和效率。



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问题二:flink cdc 在原本正常状态下 需要有什么配置 来处理吗?

flink cdc 在原本正常状态下 sqlserver source端数据库断连 20分钟后链接恢复 之后cdc的消费并不会恢复 需要有什么配置 来处理吗?



参考答案:

这么长时间的断连,建议是重新走全增量数据修复下



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问题三:flink cdc SqlServer cdc 增量同步的时候 同步到别的库中文乱码,如何解决?

flink cdc SqlServer cdc 增量同步 的时候 同步到别的库中文乱码,有大佬见过吗?



参考答案:

在Flink CDC同步SqlServer数据库时,如果遇到中文乱码问题,可以尝试以下方法来解决:

  1. 检查并统一字符编码:确保在Debezium连接SqlServer时的编码设置与Flink Sink的字符集设置一致。建议都使用UTF-8编码,因为它支持更广泛的字符集并能正确处理中文字符。
  2. 检查数据源:确认SqlServer数据库是否有异常,或者是否已经开启了事务日志功能,这对于CDC(Change Data Capture)的正确运作是必要的。
  3. 配置Flink CDC:如果使用的是其他类型的数据库,如MySQL,也需要确保Flink CDC的字符编码设置是正确的。例如,在MySQL的情况下,可以在Flink CDC的配置中指定CharacterSetResultscharset属性为utf8mb4
  4. 验证表结构:确认同步的表结构中的字段类型是否能够存储中文字符,特别是在目标数据库中。
  5. 监控日志:查看Flink作业的日志,监控是否有编码相关的错误或警告信息。
  6. 测试和调整:在调整配置后,进行测试以验证问题是否得到解决。如果问题依旧存在,可能需要进一步调整配置或寻求社区的帮助。

综上所述,通过上述步骤,通常可以解决Flink CDC在同步SqlServer时出现的中文乱码问题。如果问题依然无法解决,建议查阅官方文档或向相关技术支持寻求帮助。



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问题四:Flink CDC可以通过正则.*捕获新增表的数据了, 但是可以过滤掉DML操作吗?

Flink CDC用来master分支后, 可以通过正则.*捕获新增表的数据了, 但是可以过滤掉DML操作吗?建表语句这些我不想要



参考答案:

找下 includeSchemaChanges 这个方法设置成 false。



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问题五:目前Flink CDC读取pg数据库的表,怎么设置参数提高同步效率,有文档吗?

目前Flink CDC读取pg数据库的表,如果表里面的数据量特别大,怎么设置参数提高同步效率,有文档吗?



参考答案:

为了提高Flink CDC在同步大量数据时的效率,您可以考虑调整一些配置参数和优化数据库设置。以下是一些建议:

  1. 调整WAL相关配置:在PostgreSQL的配置文件postgresql.conf中,可以增加max_wal_senders的值来提高WAL发送的最大进程数,从而提高数据传输效率。
  2. 使用逻辑解码(Logical Decoding):确保PostgreSQL的wal_level设置为logical,这样可以启用逻辑解码功能,这对于CDC(Change Data Capture)是必需的。
  3. 并行度调整:在Flink CDC中,可以通过设置并行度来提高数据处理的速度。并行度决定了同时处理数据的流任务数量,适当增加并行度可以加快同步速度。
  4. 批量处理:调整批量处理的大小也可能影响同步效率。较大的批次可以减少网络往返次数,但可能会增加单次处理的延迟。需要根据实际场景找到合适的平衡点。
  5. 内存和网络优化:确保Flink作业有足够的内存和网络带宽来处理大量的数据。网络瓶颈或内存不足都可能导致同步效率降低。
  6. 监控和调优:监控Flink作业的运行状态,包括吞吐量、延迟等指标,根据监控结果进行进一步的调优。
  7. 错误处理:确保Flink CDC能够正确处理数据库变更事件,即使在出现故障时也能保证Exactly Once语义,避免数据丢失或重复处理。

此外,您还可以参考官方文档或社区资源来获取更多关于Flink CDC的配置和优化信息。例如,您可以查看Flink官方文档中的相关章节,或者在社区论坛和技术博客中寻找其他用户分享的经验和最佳实践。

综上所述,通过上述方法,您应该能够提高Flink CDC在同步大量数据时的效率。



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