实时计算 Flink版操作报错合集之同步MySQL数据到另一个MySQL数据库,第一次同步后源表数据发生变化时目标表没有相应更新,且Web UI中看不到运行的任务,该怎么解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

问题一:Flink cdc3.0.1,oracle11,在源库首次插入数据的时候报错怎么办?

Flink cdc3.0.1,oracle11,在源库首次插入数据的时候报错怎么办?


参考回答:

debug看源码,改源码编译最好。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/609838



问题二:Flink CDC里这个报错一般是什么原因?

Flink CDC里这个报错一般是什么原因?


参考回答:

看一下权限。这显示是读取不到log文件。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/609835



问题三:Flink这个问题怎么解决?

Flink这个问题怎么解决?


参考回答:

看报错是nio包的,channel应该有属性可以设置的,建议看看原生的nio包API写的demo,找找灵感


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/609767



问题四:使用flinkcdc同步mysql至mysql的数据,只会同步一次,修改源表后目标表没有变化

使用flinkcdc同步mysql至mysql的数据,只会同步一次,修改源表后目标表没有变化


参考回答:

这个问题可能是由于Flink CDC的快照模式导致的。在Flink CDC中,有两照模式:initial_and_latestonly_snapshot。默认情况下,Flink CDC会使用initial_and_latest模式,这意味着它会在启动时获取源表的初始快照,并在后续时刻获取最新的快照。

要解决这个问题,你可以尝试将Flink CDC的快照模式更改为only_snapshot。这样,Flink CDC只会在启动时获取源表的初始快照,而不会在后续时刻获取最新的快照。你可以通过以下代码设置快照模式:

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Schema;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
impor org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.mysql.MySqlCatalog;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.FormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.SchemaDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.SourceDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.WatermarkDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.XyzDescriptor;
import org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil;
import org.apache.flink.table.sources.TableSource;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.logical.RowType;
import org.apache.flink.table.utils.TableSchemaUtils;
import org.apache.flink.table.utils.TableTestBase;
import org.apache.flink.types.Row;
public class FlinkCDCSync {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 创建源表描述符
        SourceDescriptor sourceDescriptor = new SourceDescriptor("mysql", "cdc", "source");
        sourceDescriptor.property("hostname", "localhost");
        sourceDescriptor.property("port", "3306");
        sourceDescriptor.property("username", "root");
        sourceDescriptor.property("password", "123456");
        sourceDescriptor.property("database-name", "test");
        sourceDescriptor.property("table-name", "source_table");
        sourceDescriptor.property("scan.startup.mode", "initial_and_latest"); // 修改为 only_snapshot
        // 注册源表
        tableEnv.connect(sourceDescriptor).withSchema().inAppendMode().registerTableSource("source_table");
        // 创建目标表描述符
        TableDescriptor targetDescriptor = TableDescriptor.forConnector("jdbc")
                .schema(new Schema()
                        .field("id", DataTypes.INT())
                        .field("name", DataTypes.STRING())
                        .field("age", DataTypes.INT()))
                .option("connector", "jdbc")
                .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test")
                .option("table-name", "target_table")
                .option("username", "root")
                .option("password", "123456")
                .build();
        // 注册目标表
        tableEnv.connect(targetDescriptor).withSchema().inAppendMode().registerTableSource("target_table");
        // 同步数据
        Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM source_table");
        TableResult tableResult = tableEnv.executeSql("INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table");
    }
}

scan.startup.mode属性设置为only_snapshot后,Flink CDC将只获取源表的初始快照,而不会在后续时刻获取最新的快照。这样,当源表发生变更时,目标表也会相应地更新。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/609008



问题五:这个时候,作业2 如果点击 无状态 启动,会全量同步mysql数据过来吗?

这个时候,作业2 如果点击 无状态 启动,会全量同步mysql数据过来吗?


参考回答:

如果作业2无状态启动,Flink不会自动进行全量同步

Flink CDC通常提供了参数来控制数据同步的行为。例如,通过设置scan.startup.mode"initial",可以指示Flink在作业启动时执行一次全量数据同步。然而,如果这个参数没有被正确设置,或者没有采取其他必要的配置措施,Flink作业在无状态启动时可能只会从K费新增的数据,而不是执行全量同步。

在你的场景中,作业1已经使用CDAS将MySQL的数据


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/608126

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
7天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之从mysql读数据写到hive报错,是什么原因
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
7天前
|
SQL 流计算
实时计算 Flink版操作报错合集之怎么向一个未定义列的表中写入数据
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
7天前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之运行mysql to doris pipeline时报错,该如何排查
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
7天前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之整库同步mysql到starRock提交任务异常,该如何处理
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
7天前
|
分布式计算 Hadoop 关系型数据库
实时计算 Flink版操作报错合集之Hadoop在将文件写入HDFS时,无法在所有指定的数据节点上进行复制,该如何解决
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
18天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
探索MySQL:关系型数据库的基石
MySQL,作为全球最流行的开源关系型数据库管理系统(RDBMS)之一,广泛应用于各种Web应用、企业级应用和数据仓库中
|
16天前
|
缓存 运维 关系型数据库
数据库容灾 | MySQL MGR与阿里云PolarDB-X Paxos的深度对比
经过深入的技术剖析与性能对比,PolarDB-X DN凭借其自研的X-Paxos协议和一系列优化设计,在性能、正确性、可用性及资源开销等方面展现出对MySQL MGR的多项优势,但MGR在MySQL生态体系内也占据重要地位,但需要考虑备库宕机抖动、跨机房容灾性能波动、稳定性等各种情况,因此如果想用好MGR,必须配备专业的技术和运维团队的支持。 在面对大规模、高并发、高可用性需求时,PolarDB-X存储引擎以其独特的技术优势和优异的性能表现,相比于MGR在开箱即用的场景下,PolarDB-X基于DN的集中式(标准版)在功能和性能都做到了很好的平衡,成为了极具竞争力的数据库解决方案。
|
16天前
|
关系型数据库 MySQL 网络安全
Mysql 数据库主从复制
在MySQL主从复制环境中,配置了两台虚拟机:主VM拥有IP1,从VM有IP2。主VM的`my.cnf`设置server-id为1,启用二进制日志;从VM设置server-id为2,开启GTID模式。通过`find`命令查找配置文件,编辑`my.cnf`,在主服务器上创建复制用户,记录二进制日志信息,然后锁定表并备份数据。备份文件通过SCP传输到从服务器,恢复数据并配置复制源,启动复制。检查复制状态确认运行正常。最后解锁表,完成主从同步,新用户在从库中自动更新。
990 7
Mysql 数据库主从复制
|
6天前
|
分布式计算 大数据 关系型数据库
MaxCompute产品使用合集之如何实现类似mysql实例中的数据库功能
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
7天前
|
消息中间件 DataWorks 关系型数据库
DataWorks产品使用合集之遇到无法连接到本地 MySQL 数据库的问题,该如何解决
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版