实时计算 Flink版产品使用问题之从检查点重启任务,怎么在YAML配置文件中添加检查点的路径

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:使用flink native k8s的nodeport模式,能指定暴露的port吗?

使用flink native k8s的nodeport模式,能指定暴露的port吗?



参考答案:

在Flink中,通过使用NodePort模式暴露服务,可以指定要暴露的端口。NodePort模式允许你将Flink服务从集群内部访问扩展到集群外部,通过为每个节点上的特定端口映射到一个公共访问端口来实现。

在Flink的NodePort模式下,你可以在Flink的配置文件(例如flink-conf.yaml)中指定要暴露的端口范围。具体来说,你可以设置taskmanager.network.port属性来指定TaskManager节点上用于与Flink JobManager通信的端口。同样,你还可以设置jobmanager.network.port属性来指定JobManager节点的端口。

一旦你配置了端口范围,Flink会为每个节点选择一个端口并在该端口上启动服务。然后,Flink会将每个节点的端口映射到一个公共访问的NodePort上,以便从集群外部访问Flink服务。

请注意,为了确保集群外部能够访问Flink服务,你还需要正确配置网络策略和防火墙规则,以便允许外部流量通过NodePort访问Flink服务。

使用Flink的NodePort模式时,你可以指定要暴露的端口范围,并使用该模式将Flink服务暴露给集群外部的客户端访问。



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问题二:Flink 2023 的PPT能下载吗?

Flink 2023 的PPT能下载吗?网页看 太小了 放大 又很模糊。



参考答案:

可以登录网页版观看:https://flink-forward.org.cn/

目前只有主会场演讲直播回放和分论坛演讲回放,PPT暂时还没有放出来2023版本,不过往年的可以通过历届活动点击PPT获取



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问题三:用这两个flink run的参数提交任务到集群上,为什么在管理页面显示container数量不一样?

我用这两个flink run的参数提交同一个任务到yarn集群上,在yarn的管理页面显示启动的container数量不一样。为什么?实际应该用那个呢?bin/flink run -t yarn-per-job -ys 2 -yjm 1G -ytm 4G -p 5 -sae

bin/flink run -t yarn-per-job -p 5 -sae -Djobmanager.memory.process.size=1024mb -Dtaskmanager.memory.process.size=4096mb -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2



参考答案:

楼主你好,在使用Flink提交任务到YARN集群上时,容器数量的不一致可能是参数配置不一致造成的,你提供的两个flink run命令中,有一些参数是不同的,比如-ys-yjm参数,这些参数会影响任务运行时的资源分配和容器数量,所以请确保两次提交任务时的参数配置一致,才能得到一致的容器数量。

还有就是任务图的拓扑结构,Flink任务图的拓扑结构可能会导致不同的容器需求,如果任务的操作符数量或节点之间的依赖关系不同,那么为了满足任务的需求,启动的容器数量可能会不一致。



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问题四:Flink CDC里我用flink sql从kafka订阅canaljson插入数据,这是为什么?

Flink CDC里我用flink sql从kafka订阅canaljson插入数据,如果这个数据插入后,重启任务,然后发送canaljson无法删除,不重启的话就可以,为什么?



参考答案:

Flink CDC 从 Kafka 订阅 Canal JSON 格式的数据并将其插入到目标表中,如果在数据插入后重启 Flink 任务,发现无法正确处理 Canal JSON 中的 DELETE 操作,而不停止任务则可以正常处理,这个问题可能与 Flink SQL 的状态管理和 Checkpoint 机制有关。

Flink CDC 在处理 CDC 数据时,会依赖其状态来追踪和处理数据库的变更事件(包括 INSERT、UPDATE 和 DELETE)。当你重启任务时,如果没有正确设置 Checkpoint 或 Savepoint,Flink 任务重启后会从 Kafka 最新的偏移量开始消费,而忽略了之前已经消费并处理过的 DELETE 事件,因此会出现 DELETE 操作无法执行的情况。

要解决这个问题,可以采取以下措施:

  1. 启用 Checkpoint:确保你的 Flink 任务启用了 Checkpoint,并且设置合理的 Checkpoint 间隔。这样在任务重启时,可以从最近的 Checkpoint 恢复状态,继续处理 Kafka 中未消费完的数据。
CREATE TABLE kafka_source (
  ...
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  ...
  'enable.startup.mode' = 'latest-offset',  -- 或者设置为 'group-offsets' 并确保消费组一致
  'properties.checkpoint.interval' = '60000',  -- 根据实际情况设置Checkpoint间隔
  ...
);
  1. 使用 Savepoint:在任务停止前先触发一个 Savepoint,然后在重启任务时从 Savepoint 恢复,这样可以精确地恢复到任务停止前的状态。
  2. 检查幂等性:确保下游接收系统的数据处理逻辑具有幂等性,即使同一个 DELETE 事件被处理多次,也能保证最终数据的一致性。



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问题五:在Flink CDC中要从检查点重启任务,如何在YAML配置文件中添加检查点的路径?

在Flink CDC中要从检查点重启任务,如何在YAML配置文件中添加检查点的路径?是否有相关文档或方法可以参考来重启Flink CDC 3.0的任务?具体怎样使用命令bin/flink run -s进行重启,应该指定哪个JAR包?



参考答案:

在 flink-conf 里设置 execution.savepoint.path 指定 savepoint 路径。



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