实时计算 Flink版产品使用问题之如何将增量数据直接写入下游数据库

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里flink 能获取的当前任务运行的jar 名称吗?

Flink CDC里flink 能获取的当前任务运行的jar 名称吗?



参考答案:

在Flink中,你可以通过以下方式获取当前任务运行的jar名称:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
String jarName = env.getClass().getResource("/" + env.getJarName()).toString();
System.out.println("当前任务运行的jar名称为:" + jarName);

这里首先获取了执行环境的实例,然后通过getJarName()方法获取到当前任务正在执行的jar包的名称。最后,我们打印出这个jar包的名称。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590837



问题二:flinkcdc 支持监听postergres 数据库的记录吗 ?

flinkcdc 支持监听postergres 数据库的记录吗 ?



参考答案:

确实,Flink CDC能够支持监听PostgreSQL数据库的记录。要实现这一点,你需要进行一些配置和步骤。

首先,你需要更改PostgreSQL的配置文件postgresql.conf,主要进行以下两个设置:一是将wal日志方式改为logical;二是修改solts最大数量,因为flink-cdc默认一张表占用一个slots。

然后,你需要初始化账号密码等信息,用于后续的连接操作。

接下来是使用Flink CDC进行实时同步的主要步骤。你可以使用Flink-CDC来实时读取PostgreSQL数据库的全量快照数据和变更数据,保证不多读一条也不少读一条数据。即使发生故障,也能采用Exactly Once方式处理。

例如,你可以通过SpringBoot集成Flink-CDC采集PostgreSQL变更数据发布到Kafka。这样,你就可以监听数据变化,进行异步通知,做系统内异步任务了。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590836



问题三:Flink CDC关于doris的动态分区问题,对以及建好的动态分区表,能再次修改历史分区的保留吗?

Flink CDC里关于doris的动态分区问题,对以及建好的动态分区表,可以再次修改历史分区的保留时间嘛?



参考答案:

在Doris中,一旦启用了动态分区功能,将不再允许用户手动管理分区。系统会根据所设定的动态分区属性来自动进行分区管理。如果已设定dynamic_partition.start,那么在动态分区起始偏移之前的历史分区将会被删除。

对于建好的动态分区表,如果想要再次修改历史分区的保留时间,目前Doris并不直接支持此操作。因为一旦启动了动态分区功能,Doris会定期根据当前的日期时间来添加分区和删除分区,以减轻维护工作量。

综上,对于Flink CDC里关于Doris的动态分区问题,以及对于已经建好的动态分区表是否可以再次修改历史分区的保留时间,目前Doris的规定是不能更改历史分区的保留时间。在设计和使用过程中,需要对此有所考虑。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590833



问题四:Flink CDC里问下增量数据可以不写进kafka,直接写进下游数据库吗?

Flink CDC里问下增量数据可以不写进kafka,直接写进下游数据库吗?



参考答案:

可以。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590832



问题五:Flink CDC里可以在pom.xml中补充一下build节点么?不太理解打包问题?

Flink CDC里可以在pom.xml中补充一下build节点么?不太理解打包问题?



参考答案:

参考:

https://blog.csdn.net/weixin_42049123/article/details/135490219?spm=1001.2014.3001.5502

flinkCDC介绍和应用代码: Flink1.14+flinkCdc2.2.1,本地代码完整版



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590831

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
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里云RDS云数据库全解析:产品功能、收费标准与活动参考
与云服务器ECS一样,关系型数据库RDS也是很多用户上云必买的热门云产品之一,阿里云的云数据库RDS主要包含RDS MySQL、RDS SQL Server、RDS PostgreSQL、RDS MariaDB等几个关系型数据库,并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案,帮助您解决数据库运维的烦恼。本文为大家介绍阿里云的云数据库 RDS主要产品及计费方式、收费标准以及活动等相关情况,以供参考。
|
7月前
|
人工智能 数据挖掘 数据库
通义灵码产品演示: 数据库设计与数据分析
本演示展示如何使用通义灵码进行数据库设计与数据分析。通过SQLite构建电商订单表,利用AI生成表结构、插入样本数据,并完成多维度数据分析及可视化图表展示,体现AI在数据库操作中的高效能力。
638 7
|
7月前
|
数据采集 关系型数据库 MySQL
python爬取数据存入数据库
Python爬虫结合Scrapy与SQLAlchemy,实现高效数据采集并存入MySQL/PostgreSQL/SQLite。通过ORM映射、连接池优化与批量提交,支持百万级数据高速写入,具备良好的可扩展性与稳定性。
|
8月前
|
存储 数据管理 数据库
数据字典是什么?和数据库、数据仓库有什么关系?
在数据处理中,你是否常困惑于字段含义、指标计算或数据来源?数据字典正是解答这些问题的关键工具,它清晰定义数据的名称、类型、来源、计算方式等,服务于开发者、分析师和数据管理者。本文详解数据字典的定义、组成及其与数据库、数据仓库的关系,助你夯实数据基础。
数据字典是什么?和数据库、数据仓库有什么关系?
|
7月前
|
人工智能 Java 关系型数据库
使用数据连接池进行数据库操作
使用数据连接池进行数据库操作
206 11
|
8月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
768 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
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 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。
4368 74
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎

相关产品

  • 实时计算 Flink版