实时计算 Flink版产品使用问题之使用Spark ThriftServer查询同步到Hudi的数据时,如何实时查看数据变化

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哪个版本有sqlserverCatalog,能根据表名拿到对应的字段和字段类型?

flink cdc哪个版本有sqlserverCatalog,能根据表名拿到对应的字段和字段类型?



参考答案:

你指的是flink-connector-jdbc吧,这个是连接器的特性,1.17的好像就支持了



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584664



问题二:flink cdc 每次都要重新在datagrip里面新开一个窗口才能看到数据的变化,为什么?

用spark thriftserver 查询flink cdc 同步到hudi的数据的时候,每次都要重新在datagrip里面新开一个spark query窗口才能看到数据的变化?



参考答案:

你这个是spark 的session 模式导致的bug吧,试下 refresh下 hudi的table呢



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584662



问题三:阿里flink云服务,如何使用这种CDC整库?有没有案例?

阿里flink云服务,如何使用这种CDC整库?有没有案例?



参考答案:

直接用cdas就行了



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584660



问题四:Flink这个 busy 是啥意思?

Flink这个 busy 是啥意思?



参考答案:

在Flink中,"busy"是指一个subtask的消费速率低于上游的生产,这个subtask的InputChannel buffer会被撑满,然后上游subtask的负责转发数据的nettyServer会收到消息,停止发送数据,直到上游subtask的ResultPartition撑满,上游的算子就被背压了。在这种情况下,一个subtask/算子是否背压和他本身的处理情况没有直接关系,而是取决于下游是否有subtask的处理速度一直低于输入速率;换言之,取决于下游算子的busy time。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586039



问题五:有人接过influxDB吗?Flink这里为什么没有提供setHost()?

有人接过influxDB吗?Flink这里为什么没有提供setHost()?



参考答案:

Flink中InfluxDB Connector的使用需要设置相关参数,包括InfluxDB的主机地址、数据库名称等。对于你提到的setHost()方法,在新版本的Flink InfluxDB Connector中可能已经不再使用。取而代之的是,你可以通过创建InfluxDbConfig对象来设定这些参数。具体来说,你可以这样配置:

public static List < JobLastCheckpointExternalPath > getCheckPoints (String jobId) {
    InfluxDbConfig config = new InfluxDbConfig (); 
    config. setHost ("http://influxdb.slankka.com:8099"); //根据实际情况修改 
    config. setDatabase ("flink"); //根据实际情况修改 
}

在这段代码中,我们首先创建了一个InfluxDbConfig对象,然后调用其setHost()和setDatabase()方法来分别设置InfluxDB的主机地址和数据库名称。需要注意的是,这里的URL是InfluxDB的服务地址,可以是VPC网络地址,例如:https://localhost:8086或http://localhost:3242。此外,这个模块与InfluxDB 1.3.x版本兼容。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586026

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
|
3月前
|
SQL API Apache
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进,从传统数据集成方案的痛点出发,探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分:起源、探索、未来。在起源部分,分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题,引出 Flink CDC 的优势;探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力,深入讲解了 YAML 作业的细节,如模式演变、数据转换等;未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向,包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。
508 12
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
|
8月前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
510 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
8月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
2802 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
8月前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
339 56
|
6月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
419 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
7月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
Flink CDC MySQL同步MySQL错误记录
在使用Flink CDC同步MySQL数据时,常见的错误包括连接错误、权限错误、表结构变化、数据类型不匹配、主键冲突和
350 17
|
7月前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
8月前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
8月前
|
分布式计算 大数据 OLAP
AnalyticDB与大数据生态集成:Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代,实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB(ADB)是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务,支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力,将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发,分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成,构建端到端的大数据处理流水线,实现数据的实时分析和处理。
204 1
|
10月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。

相关产品

  • 实时计算 Flink版