实时计算 Flink版产品使用问题之作业在全量导入后结束,是什么原因

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实时计算 Flink 版,5000CU*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:在Flink CDC中mysql到doris 支持schema change吗?

在Flink CDC中mysql到doris 支持schema change吗?



参考答案:

Flink CDC 支持 MySQL 到 Doris 的数据同步,并且在处理上游 MySQL 数据库的 Schema 变更方面有一定的支持,但具体的支持程度和实现方式取决于 Flink CDC Connector 的版本和配置。

在 Flink CDC 的一些场景中,特别是在使用较新版本的 Flink CDC 进行 MySQL 到 Doris 的同步时,可以通过特定的配置项来适应一定程度的 Schema 变更。比如,配置 light_schema_change: true 允许一些轻量级的 Schema 变更,如增加允许为空的列,而不中断数据流的处理。

然而,需要注意的是,Flink CDC 的官方 MySQL CDC Connector 直到最近的讨论日期(2024年之前的信息)可能还不能完全动态地自动适应所有类型的 Schema 变更,例如,对于非空列的添加或列类型的更改,可能仍需要手动干预,或者重启任务来应用新的 Schema 信息。

因此,对于 MySQL 到 Doris 的同步,若要支持 Schema 变更,一方面可以关注 Flink CDC Connector 的最新版本和文档,了解其对 Schema 变更的最新支持情况;另一方面,可能需要在应用层面设计相应的策略来应对 Schema 变更,比如定期检查并同步 Schema 信息,或者在检测到 Schema 变更时采取适当的重配置或重启策略。

为了确保 Schema 变更的平滑处理,实践中可能还需要结合使用 Doris 的特性,如表结构的在线修改能力,以及在 Flink 应用中实施更精细的错误处理和 Schema 同步逻辑。



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问题二:在Flink CDC中mysql cdc 使用DS 正则动态增加表还需要重启flink任务才可以吗?

在Flink CDC中mysql cdc 使用DS 正则动态增加表还需要重启flink任务才可以吗?



参考答案:

是的。



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问题三:在Flink CDC中mongodb为什么同步完表里面的数据之后,作业就变成finished了呀?

在Flink CDC中mongodb为什么同步完表里面的数据之后,作业就变成finished了呀?



参考答案:

在Flink CDC Connector中,如果作业在同步完MongoDB数据库中的表数据之后变成finished状态,这通常意味着Flink认为没有更多的数据需要处理了。有可能是

数据源没有变更:如果MongoDB表中的数据在Flink CDC Connector启动后没有发生任何变更,Flink可能会认为没有更多的数据需要同步,因此作业状态变为finished。

错误配置:可能是由于配置问题,比如错误地设置了scan.startup.mode为initial,这会导致Flink只读取一次数据,而不是持续监听变更。

源表被删除或重命名:如果在Flink CDC Connector运行期间,源表被删除或重命名,Flink可能无法继续读取数据,导致作业结束。

最后就是可能是由于网络问题或数据库连接问题,导致Flink无法持续接收到数据。你看看吧



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问题四:在Flink CDC中flink-connector-mongodb 这个不能像mysql那样吗 ?

在Flink CDC中flink-connector-mongodb 这个不能像mysql那样读取最新的数据吗?



参考答案:

flink-connector-mongodb 的 source 是有界的,需要用 mongodb cdc connector

https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-release-3.1/docs/connectors/flink-sources/mongodb-cdc/ 



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问题五:在Flink CDC中flink-cdc没有抛出异常,而且ck一直成功,这个是正常现象吗?

在Flink CDC中运行过程中,运维修改了网络配置,导致到mysql的网络连接不通,但是flink-cdc没有抛出异常,而且ck一直成功,这个是正常现象吗?



参考答案:

重连机制:Flink CDC Connector 可能成功地实现了自动重连,并且在网络中断期间重新建立了与 MySQL 的连接。

网络问题暂时性:网络问题可能是暂时性的,Flink CDC Connector 在短时间内恢复了与数据库的连接,因此没有触发异常。

在 Flink CDC 作业中处理异常并抛出异常:

import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import java.util.Properties;
public class FlinkCdcExceptionHandling {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 定义 MySQL CDC 数据源
        MySQLSource<String> mySQLSource = MySQLSource.<String>builder()
                .hostname("yourHostname")
                .port(3306)
                .databaseList("yourDatabase")
                .tableList("yourDatabase.yourTable")
                .username("yourUsername")
                .password("yourPassword")
                .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
                .startupOptions(StartupOptions.initial())
                .build();
        try {
            // 创建数据流
            SourceFunction<String> sourceFunction = mySQLSource.getSourceFunction();
            DataStreamSource<String> cdcStream = env.addSource(sourceFunction);
            // 添加异常处理逻辑
            cdcStream.process(new ExceptionHandlingProcessFunction());
            // 执行作业
            env.execute("Flink CDC Exception Handling");
        } catch (Exception e) {
            // 记录日志
            System.err.println("Error occurred in Flink CDC job: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
            // 抛出异常
            throw e;
        }
    }
    public static class ExceptionHandlingProcessFunction extends ProcessFunction<String, String> {
        @Override
        public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
            try {
                // 处理数据
                String processedValue = processData(value);
                out.collect(processedValue);
            } catch (Exception e) {
                // 记录日志
                System.err.println("Error processing data: " + e.getMessage());
                e.printStackTrace();
                // 抛出异常
                throw new Exception("Error processing data", e);
            }
        }
        private String processData(String data) {
            // 模拟数据处理逻辑
            // 这里可以添加实际的数据处理逻辑
            return "Processed: " + data;
        }
    }
}



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