实时计算 Flink版产品使用问题之通过打印sourceRecord发现没有收到丢失的数据,是什么导致的

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*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单测要配docker环境,这个有文档吗?

flink cdc单测要配docker环境,这个有文档吗?



参考答案:

Flink CDC是一个基于数据库日志CDC(Change Data Capture)技术的实时数据集成框架Flink CDC是一个基于数据库日志CDC(Change Data Capture)技术的实时数据集成框架,支持全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性。这种机制可以很好地做到增量同步,支持全增量一体化同步,也支持断点续传和全量同步。因此,Flink CDC是非常适合用于线上环境的数据同步工具。

然而,要注意的是,不同的Kafka版本依赖可能会造成CDC报错。此外,在使用Flink CDC时,可能遇到的一些常见问题也需要提前了解和准备,以便及时解决可能出现的问题。

总的来说,Flink CDC具有很多优点,包括高效的海量数据实时集成能力、强大的管道能力和丰富的上下游生态等。但是,使用时也要考虑到其对环境和配置的一些特定需求和可能的问题。



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https://developer.aliyun.com/ask/584672



问题二:Flink CDC有遇到在docker 里面相差8小时的吗?

Flink CDC有遇到在docker 里面相差8小时的吗?



参考答案:

参考下:docker获取数据库时间相差8小时

https://blog.csdn.net/qq_35746739/article/details/127071508

有时我们在用docker时总会发现Docker容器时间与主机时间不一致,其实在docker容器和系统时间不一致是因为docker容器的原生时区为0时区,而国内系统为东八区



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问题三:Flink CDC中oracle是两台组成的rac, 通过cdc采集只配置了一台,这个有影响吗?

Flink CDC中oracle是两台组成的rac, 通过cdc采集只配置了一台,这个有影响吗?



参考答案:

不会



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问题四:Flink-CDC-tidb在读取存量数据时是将数据直接全量的读取吗?

Flink-CDC-tidb在读取存量数据时是将数据直接全量的读取吗?自测发现Flink-CDC-tdib读取存量数据的时候都是需要不亚于存量数据大小的内存,也没做检查点,有大佬知道原因吗?Flink-CDC-2.3.0



参考答案:

Flink-CDC-TiDB在读取存量数据时,并不是将数据直接全量地读取。它使用了流式处理的方式,通过不断地监听数据库的binlog来获取增量数据。对于存量数据,Flink-CDC-TiDB会先进行一次全量数据的读取,并将结果存储在状态中,然后从该状态开始读取增量数据。

关于内存占用的问题,Flink-CDC-TiDB在读取存量数据时确实需要较大的内存空间。这是因为它需要将存量数据加载到内存中进行处理和存储。如果存量数据非常大,可能会导致内存不足的情况发生。此外,Flink-CDC-TiDB目前还没有实现检查点机制,因此在发生故障时可能会丢失一部分数据。

如果你遇到了内存不足的问题,可以尝试以下几种解决方法:

  1. 增加系统可用的内存资源;
  2. 调整Flink-CDC-TiDB的配置参数,如调整内存缓冲区的大小等;
  3. 优化数据处理逻辑,减少内存的使用;
  4. 如果可能的话,可以考虑使用其他支持检查点的流式处理框架来替代Flink-CDC-TiDB。



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问题五:Flink CDC通过打印sourceRecord发现确实没有收到丢失的数据,有知道什么情况吗?

Flink CDC通过打印sourceRecord发现确实没有收到丢失的数据,有大佬知道什么情况吗?



参考答案:

建议从 archive log 是否是每台机器都会同步update 的方向去考虑 ,我没用过oracle ,你可以检查下 ,如果不是你配置的节点执行的CURD操作,相关日志是否会同步到你配置的节点,具体的命令需要你自己去找资料



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