实时计算 Flink版产品使用问题之出现反压(Backpressure)问题时,该如何解决

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如何更改SQLServerCDC和Db2CDC的默认连接器名字?

Flink如何更改SQLServerCDC和Db2CDC的默认连接器名字?



参考答案:

SQLServerCDC和Db2CDC需要更改默认的连接器名字。以CDC社区版SQLServerCDC连接器为例说明如何更改连接器名称:

克隆GitHub仓库,切换到指定版本的分支代码。

更改SQLServerCDC连接器工厂类的Identifier。



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问题二:如何在Flink全托管页签单击目标工作空间操作列下的“控制台”并下载对应的jar文件?

如何在Flink全托管页签单击目标工作空间操作列下的“控制台”并下载对应的jar文件?



参考答案:

在Flink全托管页签单击目标工作空间操作列下的“控制台”,然后在左侧导航栏单击“数据连接”。在数据连接页面,单击“创建自定义连接器”按钮,并上传下载的jar文件即可。



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问题三:Flink出现反压怎么办?

Flink出现反压怎么办?



参考答案:

Flink出现反压(Backpressure)问题时,可能是因为数据生产速度超过了数据处理速度,导致数据在管道中积压。反压是流处理框架中常见的问题,可以通过以下几种方式解决:

优化数据处理速度:检查Flink作业中的处理逻辑是否高效,是否有优化的空间。优化数据处理速度是解决反压问题的根本。

增加并行度:增加作业的并行度可以增加数据处理速度,从而降低反压发生的可能性。

调整缓冲区大小:适当调整Flink缓冲区的大小可以缓解反压问题。如果缓冲区太小,会导致频繁的缓冲区刷新和数据重传,如果缓冲区太大,则可能会导致反压问题。因此,需要根据实际情况调整缓冲区大小。

调整数据倾斜:如果数据倾斜导致某些Task处理速度过慢,可以尝试调整数据倾斜,使数据分布更加均匀。

增加资源:如果Flink作业资源不足,可以尝试增加资源,如增加CPU核数、内存等,以提高数据处理速度。

检查网络问题:网络问题可能导致数据传输速度变慢,从而引发反压问题。因此,需要检查网络连接是否稳定、网络带宽是否足够等。

如果以上方法都无法解决问题,可能需要深入分析Flink作业的运行情况,进一步排查问题原因。



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问题四:阿里云Flink比开源Flink的优势有哪些?

阿里云Flink比开源Flink的优势有哪些?



参考答案:

阿里云Flink比开源Flink的优势包括:性能优越,作业可达百万级吞吐,计算可达秒级延迟、TPC-H性能测试可达开源引擎3-5倍;功能强大,提供数十种作业指标监控,一站式开发界面,提供智能诊断系统,独有作业智能调优功能;稳定安全,获得中国信通院认证,中国唯一进入Forrester象限的实时流计算产品,服务SLA达99.9%,集群计算无单点,故障可自动恢复,资源租户隔离,杜绝相互干扰;兼容开源,提供最新Flink版本,与开源Flink接口100%兼容,用户平滑迁移上云;极致弹性体验,用户可按量付费,总资源费用低于用户自建。



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问题五:什么是FlinkJIRA问题Tracker,以及它的管理权限和权限是什么?

什么是FlinkJIRA问题Tracker,以及它的管理权限和权限是什么?



参考答案:

FlinkJIRA问题Tracker是Apache'sJIRA问题追踪器,用于跟踪Flink的问题。它由PMC成员管理,所有PMC成员都应该具有管理员权限。



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