实时计算 Flink版产品使用问题之在处理MySQL表新增数据记录时,没有正确触发变更事件,该如何解决

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里我按照flink-cdc-3.0官方文档操作怎么办?

Flink CDC里我按照flink-cdc-3.0官方文档操作 以基于 Flink CDC 3.0 构建 MySQL 到 Doris 的 Streaming ELT的方式 将mysql-5.7的数据同步到Doris-2.0.2 执行bin/flink-cdc.sh mysql-to-doris.yaml同步任务 Doris一侧第一次能正常接收到表和示例数据 但是当源数据库mysql的表新增数据记录时 Doris一侧接收不到表新增数据 变更无法同步

https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B/mysql-doris-pipeline-tutorial-zh.html 怎么解决?



参考答案:

看下job的checkpoint history有没有做检查点。



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问题二:这个代码flink 1.5可以调用 jars/upload上传jar包。啥情况 ?

这个代码flink 1.5可以调用 jars/upload上传jar包。但升级到flink 1.8就一直timeout了,啥情况 ?



参考答案:

这个代码示例展示了如何在 Flink 1.5 中调用 jars/upload 上传 jar 包。具体来说,它使用了 Flink 的 FileSystem 类来访问本地文件系统,并使用 uploadJar 方法将指定的 jar 包上传到 Flink 集群中的指定路径。

以下是代码示例:

import org.apache.flink.api.common.JobExecutionResult;
import org.apache.flink.client.program.ClusterClient;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.runtime.jobgraph.JobGraph;
import org.apache.flink.runtime.minicluster.LocalFlinkMiniCluster;
import java.io.File;
import java.net.URI;
import java.util.Collections;
public class FlinkUploadJarExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建本地 Flink 集群
        LocalFlinkMiniCluster miniCluster = new LocalFlinkMiniCluster();
        miniCluster.start();
        // 获取 Flink 集群客户端
        ClusterClient<?> client = miniCluster.getClusterClient();
        // 创建作业图
        JobGraph jobGraph = createJobGraph();
        // 上传 jar 包到 Flink 集群
        URI jarUri = client.uploadJar(new File("path/to/your/jar/file.jar"));
        // 设置作业依赖的 jar 包
        jobGraph.getJobConfiguration().setString(org.apache.flink.configuration.ConfigOptions.JOB_MANAGER_SHARED_JARS, jarUri.toString());
        // 提交作业并等待结果
        JobExecutionResult result = client.submitJob(jobGraph);
        // 关闭 Flink 集群客户端和本地集群
        client.close();
        miniCluster.stop();
    }
    private static JobGraph createJobGraph() {
        // 在这里创建你的 Flink 作业图
        // ...
        return null; // 返回创建好的作业图
    }
}

请注意,你需要将 "path/to/your/jar/file.jar" 替换为你要上传的 jar 包的实际路径。此外,你还需要实现 createJobGraph 方法来创建你自己的 Flink 作业图。



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问题三:可以解答一下Flink,我的source 一直是100% 是正常的吗?

有大佬可以解答一下Flink,我的source 一直是100% 是正常的吗?



参考答案:

下游性能低下 背压了



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问题四:Flink这个图啥意思?

Flink这个图啥意思?看不懂啊



参考答案:

这个图展示了一个Flink作业的运行概况。从图中可以看到以下信息:

  • 任务管理器(Manager): 显示为"WANGER",可能是该任务的节点或集群的名称。
  • 水标记(Watermarks): 显示为215,这可能是该任务处理的数据量或者某个特定的时间点。
  • 累积器(Accumulators): 没有显示具体的值或名称,但可能表示该任务中的某些状态或统计数据。
  • 度量(Metrics): 显示了多个指标,如"Mixed"、"OffCPU"、"OnCPU"等,这些通常用于监控和跟踪任务的运行状况。
  • "Measured 3m 12s ago": 表示这个数据是3分12秒前测量的。

总的来说,这个图提供了关于Flink任务运行的实时状态和性能指标的信息。



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问题五:Flink这个处理数据数据,为什么过段时间就重置了,难道是重启了吗?

Flink这个处理数据数据,为什么过段时间就重置了,难道是重启了吗?



参考答案:

根据提供的信息,无法确定Flink作业是否重启了。如果Flink作业在过段时间后重置了数据,可能是因为以下原因之一:

  1. 任务配置:检查Flink作业的配置,确保没有设置自动重启或恢复的选项。某些配置可能会导致作业在发生故障或异常时自动重启,并重置数据。
  2. 故障处理:如果Flink作业遇到故障或错误,它可能会自动重启以恢复运行。在重启过程中,作业的状态和数据可能会被重置。检查作业日志和错误消息,以确定是否存在故障处理的情况。
  3. 数据源问题:如果Flink作业的数据源出现问题,例如连接中断或数据丢失,作业可能会重置数据。请确保数据源的稳定性和可靠性,以避免数据重置的情况。
  4. 内存管理:Flink作业可能会因内存不足而被迫重启。检查作业的内存配置和资源使用情况,确保分配足够的内存来处理数据,避免作业因内存问题而重置数据。

综上所述,需要进一步调查和分析Flink作业的配置、日志和错误消息,以确定为什么数据会过段时间就重置



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