实时计算 Flink版产品使用问题之处理包含时间戳并且希望在摄取、转换或输出时考虑特定时区的CDC数据,该如何操作

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:flinkcdc全量+增量读mysql时怎么设置参数可以让消息中包含binlog的offset啊?

flinkcdc全量+增量读mysql时怎么设置参数可以让消息中包含binlog的offset,我看获取到的消息里面只有ts_ms,精确到s的(想通过对比两个任务的binlog的offset进行任务合并)



参考答案:

Flink CDC 在消费MySQL Binlog时,确实可以通过配置来携带Binlog的位置信息。在Flink CDC中,可以通过配置debezium.source.include.schema.changesdatabase.history.store.only.monitored.tables等相关参数来决定是否包含schema变化以及存储哪些表的binlog历史信息。

对于Binlog Offset的信息,Debezium(Flink CDC使用的底层库之一)在转换为Change Event时,通常会包含一个source字段,其中包含了与原始Binlog事件有关的位置信息。在Debezium中,这部分信息通常以source字段的形式出现在事件中,例如source.positionsource.file分别表示Binlog的偏移量和文件名。

不过,Flink CDC默认的JSON格式输出可能并不直接包含完整的Binlog Offset信息,需要进一步定制或解析Event的source字段来获取。

为了确保下游能获取到Binlog的offset信息,可以检查或设置Flink CDC Connector的Debezium相关配置,确保在投递的消息体中包含所需的Binlog位置信息。但请注意,直接比较两个任务的Binlog Offset进行任务合并可能需要额外的逻辑处理,因为Binlog消费并非总是严格有序的,特别是在分布式消费场景下。

在实际操作中,通常建议使用Debezium的Offset Committer机制,通过状态存储来跟踪每个消费分区的Binlog Offset。这样在恢复或合并任务时,可以从上次提交的Offset开始继续消费。在Flink CDC中,可以通过配置Flink Checkpoint或Savepoint来保存和恢复消费者的偏移状态。如果需要在消息体中携带Offset信息,可能需要自定义Debezium的转换逻辑或者在Flink CDC的DataStream处理阶段添加额外的逻辑来提取和添加这些信息。



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问题二:Flink CDC里这是什么问题?

Flink CDC里这是什么问题?



参考答案:

大概是你的flink-connector-jdbc驱动有点低了。



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问题三:Flink CDC里我现在想同步数据从mysql-doris,3.0的包能否实现?

Flink CDC里我现在想同步数据从mysql-doris,包括表结构变化功能,我现在直接下载flink-sql-connector-mysql-cdc

3.0的包能否实现,还是必须使用那个pipeline包?



参考答案:

必须用pipeline连接器的包,去看快速文档教程有case。以前的方式还可以继续使用,但是不支持整库同步哈,不支持字段更改。



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问题四:Flink CDC里搭建flink的集群需要ssh协议么?

Flink CDC里搭建flink的集群需要ssh协议么?公司安全部不允许服务器之间进行ssh连接 这个可咋整?



参考答案:

不需要。



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问题五:Flink CDC里flink怎么设置时区啊?

Flink CDC里flink怎么设置时区啊?



参考答案:

手动减。



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