实时计算 Flink版产品使用问题之JdbcSink是否支持将数据写入到MySQL数据库中

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。

问题一:一样的代码,把Flink cdc从2.2升级到2.4.2同步不到pgsql的数据是什么原因?

一样的代码,把Flink cdc从2.2升级到2.4.2同步不到pgsql的数据是什么原因?也没有任何异常



参考答案:

idea可以把日志配置文件配置好,可能有报错没打印出来



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587170



问题二:cdc 在flink SQL 的情况下,某个字段的旧数据 是1 变成了新数据 2 ?

cdc 在flink SQL 的情况下,某个字段的旧数据 是1 变成了新数据 2 ,我就要把这个数据写出在jdbc中,这种场景SQL能完成吗?



参考答案:

是的,Flink SQL 可以获取到旧数据。在 Flink CDC 中,你可以使用 BEFOREAFTER 关键字来定义源表和目标表之间的变化。当某个字段的值发生变化时,Flink CDC 会将变化的数据写入目标表中。

以下是一个示例:

CREATE TABLE source_table (
    id INT,
    field1 INT,
    field2 STRING
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'source_topic',
    ...
);
CREATE TABLE target_table (
    id INT,
    field1 INT,
    field2 STRING
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb',
    'table-name' = 'target_table',
    ...
);
INSERT INTO target_table
SELECT id, field1, field2
FROM source_table
WHERE field1 = 1;

在这个示例中,我们首先创建了一个名为 source_table 的源表和一个名为 target_table 的目标表。然后,我们使用 INSERT INTO 语句将 source_tablefield1 值为 1 的数据写入 target_table。这样,当 field1 的值从 1 变为 2 时,Flink CDC 会自动将变化的数据写入目标表中。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587169



问题三:flinkcdc 能读到数据,写不到mysql里 ,有遇到过吗?

flinkcdc mongo to mysql JdbcSink 能读到数据,写不到mysql里 ,有大佬遇到过吗?用 RichSinkFunction 自定义的sink就可以写入mysql。sql 也能成功,就jdbcsink不行,是不支持吗?



参考答案:

尝试下强制测试一条就刷出去或者1秒一条就刷出去



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587215



问题四:Flink CDC现在哪个版本比较稳 定?我用的还是2.3的,新搭是换2.4好呢,还是3.0?

Flink CDC现在哪个版本比较稳 定?我用的还是2.3的,新搭是换2.4好呢,还是3.0?



参考答案:

Flink CDC 在不断发展和改进中,每个版本都有其独特的特性和优势。根据资料,Flink CDC 2.1 版本在稳定性和功能上都有所提升。而最新的稳定版本是3.0,这个版本对Flink CDC具有里程碑式的意义,它从捕获数据变更的Flink数据源正式迈向为以Flink为基础的端到端流式ELT数据集成框架。

考虑到您目前使用的是2.3版本,升级到新版本可能会带来更好的性能和稳定性。但是,具体选择哪个版本还需要根据您的实际需求和应用场景来决定。如果您的项目没有特定的兼容性需求,建议您升级到最新的稳定版本,以便获得Flink CDC的最新功能和改进。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587214



问题五:为什么Flink CDCupdate会先删除后插入 -u +u?

为什么Flink CDCupdate会先删除后插入 -u +u?一个upsert应该就行了



参考答案:

你可以在flink中打开微批处理,就会拿一个批次中的-u +u合并为一条下发。直接过滤掉也可以,没有影响,主要看你下游使用

Configuration configuration = this.tableEnv.getConfig().getConfiguration();

configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true");

configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "200000000");

configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "500ms");

打开这个参数,也只能保证一个批次的数据会合并,所以还是自己过滤好点



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587210

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
5月前
|
存储 消息中间件 Kafka
基于 Flink 的中国电信星海时空数据多引擎实时改造
本文整理自中国电信集团大数据架构师李新虎老师在Flink Forward Asia 2024的分享,围绕星海时空智能系统展开,涵盖四个核心部分:时空数据现状、实时场景多引擎化、典型应用及未来展望。系统日处理8000亿条数据,具备亚米级定位能力,通过Flink多引擎架构解决数据膨胀与响应时效等问题,优化资源利用并提升计算效率。应用场景包括运动状态识别、个体行为分析和群智感知,未来将推进湖仓一体改造与三维时空服务体系建设,助力数字化转型与智慧城市建设。
605 3
基于 Flink 的中国电信星海时空数据多引擎实时改造
|
2月前
|
存储 消息中间件 搜索推荐
京东零售基于Flink的推荐系统智能数据体系
摘要:本文整理自京东零售技术专家张颖老师,在 Flink Forward Asia 2024 生产实践(二)专场中的分享,介绍了基于Flink构建的推荐系统数据,以及Flink智能体系带来的智能服务功能。内容分为以下六个部分: 推荐系统架构 索引 样本 特征 可解释 指标 Tips:关注「公众号」回复 FFA 2024 查看会后资料~
195 1
京东零售基于Flink的推荐系统智能数据体系
|
6月前
|
Oracle 关系型数据库 Java
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
本文介绍通过Flink CDC实现Oracle数据实时同步至崖山数据库(YashanDB)的方法,支持全量与增量同步,并涵盖新增、修改和删除的DML操作。内容包括环境准备(如JDK、Flink版本等)、Oracle日志归档启用、用户权限配置、增量日志记录设置、元数据迁移、Flink安装与配置、生成Flink SQL文件、Streampark部署,以及创建和启动实时同步任务的具体步骤。适合需要跨数据库实时同步方案的技术人员参考。
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
|
7月前
|
Java 关系型数据库 MySQL
SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动
通过详细的步骤和示例代码,您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC,并实时追踪 MySQL 数据库的变动。
1712 45
|
6月前
|
消息中间件 关系型数据库 Kafka
阿里云基于 Flink CDC 的现代数据栈云上实践
阿里云基于 Flink CDC 的现代数据栈云上实践
108 1
|
3月前
|
人工智能 运维 关系型数据库
数据库运维:mysql 数据库迁移方法-mysqldump
本文介绍了MySQL数据库迁移的方法与技巧,重点探讨了数据量大小对迁移方式的影响。对于10GB以下的小型数据库,推荐使用mysqldump进行逻辑导出和source导入;10GB以上可考虑mydumper与myloader工具;100GB以上则建议物理迁移。文中还提供了统计数据库及表空间大小的SQL语句,并讲解了如何使用mysqldump导出存储过程、函数和数据结构。通过结合实际应用场景选择合适的工具与方法,可实现高效的数据迁移。
652 1
|
4月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Go语言数据库编程:使用 `database/sql` 与 MySQL/PostgreSQL
Go语言通过`database/sql`标准库提供统一数据库操作接口,支持MySQL、PostgreSQL等多种数据库。本文介绍了驱动安装、连接数据库、基本增删改查操作、预处理语句、事务处理及错误管理等内容,涵盖实际开发中常用的技巧与注意事项,适合快速掌握Go语言数据库编程基础。
249 62
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL Java
【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库
【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库
【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库
|
2月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL功能模块探秘:数据库世界的奇妙之旅
]带你轻松愉快地探索MySQL 8.4.5的核心功能模块,从SQL引擎到存储引擎,从复制机制到插件系统,让你在欢声笑语中掌握数据库的精髓!

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多