实时计算 Flink版产品使用问题之checkpoint从几百毫秒突然变成10分钟失败,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:flinksql的模式同步数据到doris?

flinksql的模式同步数据到doris?



参考答案:

要将Flink SQL的模式同步数据到Doris,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保你已经在Flink和Doris中创建了相应的数据库和表。
  2. 在Flink中,使用CREATE TABLE语句定义一个与Doris中的表结构相匹配的表。例如,假设Doris中的表名为my_table,包含两个字段idname,可以使用以下语句在Flink中创建一个对应的表:
CREATE TABLE my_flink_table (
  id INT,
  name STRING
) WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = 'doris-fe-host:8030',
  'table.identifier' = 'my_database.my_table',
  'username' = 'your_username',
  'password' = 'your_password'
);
  1. 其中,'connector'指定了连接器类型为Doris,'fenodes'指定了Doris的Frontend节点地址和端口号,'table.identifier'指定了Doris中的表名,'username''password'用于连接Doris时的身份验证。
  2. 接下来,你可以使用Flink SQL执行查询操作,将数据从其他源(如Kafka、MySQL等)导入到刚刚创建的Flink表中。例如,假设你有一个Kafka主题input_topic,其中包含了要导入的数据,可以使用以下语句将数据从Kafka读取并插入到Flink表中:
INSERT INTO my_flink_table
SELECT id, name FROM input_topic;
  1. 这样,Flink会将数据从Kafka中读取出来,并根据定义的表结构将其插入到Doris中的对应表中。
  2. 最后,你可以定期运行上述查询操作,以保持Flink表中的数据与Doris中的表结构保持一致。你可以使用Flink的定时任务或流处理功能来自动执行这些操作。

通过以上步骤,你可以实现将Flink SQL的模式同步数据到Doris的目标。请注意,具体的配置和语法可能会根据你的环境和需求有所不同,你需要根据实际情况进行调整。

2024-01-09 14:30:09 发布于河南



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587255



问题二:请问在spark和flink sql中,是否有函数可以取hash值?并且需要取完的值是一样?

请问在spark和flink sql中,是否有函数可以取hash值?并且需要取完的值是一样?



参考答案:

在Spark和Flink SQL中,可以使用内置的哈希函数来获取哈希值。

对于Spark,可以使用hash()函数来计算字符串或数字的哈希值。例如:

SELECT hash('hello') AS hash_value;

这将返回字符串"hello"的哈希值。

对于Flink SQL,可以使用hash()函数来计算字符串或数字的哈希值。例如:

SELECT hash('hello') AS hash_value;

同样,这将返回字符串"hello"的哈希值。

需要注意的是,不同的哈希函数可能会产生不同的哈希值,因此无法保证在不同的环境中取完的值是一样的。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587254



问题三:Flink的checkpoint突然从几百毫秒变成10分钟,导致失败的原因是啥?

Flink的checkpoint突然从几百毫秒变成10分钟,导致失败的原因是啥?



参考答案:

楼主你好,阿里云Flink的checkpoint失败的原因可能是资源不足导致的,如果Flink集群的资源(例如CPU、内存)不足,可能导致checkpoint的执行失败,是因为Flink需要使用额外的资源来进行checkpoint操作。

还有可能是存储系统问题,如果作业使用的远程存储系统(例如HDFS、S3等)出现故障或瓶颈,可能导致checkpoint失败,你可以检查存储系统的可用性并进行必要的维护或升级。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588242



问题四:flink现在支持写swift吗?

flink现在支持写swift吗?



参考答案:

楼主你好,阿里云Flink目前还不支持直接写入Swift对象存储,Swift是OpenStack提供的分布式对象存储服务,目前阿里云Flink官方文档中并未提到针对Swift的特定连接器或者Sink的支持。

你可以参考阿里云OSS(对象存储服务)作为替代方案,阿里云Flink官方提供了针对OSS的连接器和Sink的支持,可以方便地将Flink处理的数据写入OSS中。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588241



问题五:实时计算flink存量用户什么时候能免费开通prometheus呢?

实时计算flink存量用户什么时候能免费开通prometheus呢?



参考答案:

圆不溜秋的小猫猫

  1. 没有免费的prometheus,只有降价的。 降价版本的arms prometheus监控目前已经新购已经对接了,具体降价细则以及存量切换计划请见公告文档:https://help.aliyun.com/zh/flink/product-overview/change-of-the-billing-method-of-arms-prometheus-service?spm=a2c4g.11186623.0.0.598d18a0u66xKB
  2. 1月份会支持新购免费的监控 + 云监控作为告警的新监控告警服务,存量切换需要先进行手动卸载arms我们通过白名单形式case by case支持,后续会有官方文档说明。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588240

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
|
8月前
|
存储 监控 算法
Flink 四大基石之 Checkpoint 使用详解
Flink 的 Checkpoint 机制通过定期插入 Barrier 将数据流切分并进行快照,确保故障时能从最近的 Checkpoint 恢复,保障数据一致性。Checkpoint 分为精确一次和至少一次两种语义,前者确保每个数据仅处理一次,后者允许重复处理但不会丢失数据。此外,Flink 提供多种重启策略,如固定延迟、失败率和无重启策略,以应对不同场景。SavePoint 是手动触发的 Checkpoint,用于作业升级和迁移。Checkpoint 执行流程包括 Barrier 注入、算子状态快照、Barrier 对齐和完成 Checkpoint。
1415 20
zdl
|
10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
413 56
|
8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。
529 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
9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。
|
10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。
|
12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。
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
1335 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
10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。
3172 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版