实时计算 Flink版产品使用问题之如何解决双流Join导致的状态膨胀和资源压力问题

本文涉及的产品
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中这种双流join爆红怎么调优,如何解决?

在Flink CDC中这种双流join爆红怎么调优,如何解决?请参考图片:



参考答案:

两种解决思路:

  • 减少状态大小:在 Flink Join 中的有效的优化措施就是减少 state key 的数量。在未优化之前 A 流和 B 流的数据往往是存储在单独的两个 State 实例中的,优化思路就是将同 Key 的数据放在一起进行存储,一个 key 的数据只需要存储一份,减少了 key 的数量。
  • 转移状态至外存:大 State 会导致 Flink 任务不稳定,就将 State 存储在外存中,让 Flink 任务轻量化,比如将数据存储在 Redis 中,A 流和 B 流中相同 key 的数据共同维护在一个 Redis 的 hashmap 中,以供相互进行关联。

——参考链接



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/657827



问题二:在Flink CDC中怎么将paimon数据 写一份到starrocks中去 ?

在Flink CDC中怎么将paimon数据 写一份到starrocks中去 而不是通过 读取paimon的catalog,当外部表读取?



参考答案:

试试 insert into starrocks内部表select from paimon外部表。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/657602



问题三:在Flink CDC中有版本支持oracle动态加表吗(一个任务同步多张表,可以动态添加订阅)?

在Flink CDC中有版本支持oracle动态加表吗(一个任务同步多张表,可以动态添加订阅),根据收集的信息mysql、sqlserver是支持的,但是oracle还未支持?



参考答案:

3.2支持



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/657845



问题四:在Flink CDC中有2.3.0版本的案例吗?

在Flink CDC中flink tidb cdc 之前2.2.1 升级 2.3.0 之后有些包类都没有了,有2.3.0版本的案例吗?



参考答案:

您可以参考下 2.3 版本的 TiDB 历史文档 。请参考链接:https://github.com/apache/flink-cdc/blob/release-2.3/docs/content/connectors/tidb-cdc.md 



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/657852



问题五:在Flink CDC中需要查看任务对应binlog-position请问这个监控指标在哪查看?

在Flink CDC中binlog 推送kafka连接器中断,怀疑是binlog被清除了,需要查看任务对应binlog-position请问这个监控指标在哪查看,flink-web-ui里没看见?



参考答案:

tm日志里面有pos



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/657839

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
zdl
|
1月前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
155 56
|
1月前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
2月前
|
数据可视化 大数据 数据处理
评测报告:实时计算Flink版产品体验
实时计算Flink版提供了丰富的文档和产品引导,帮助初学者快速上手。其强大的实时数据处理能力和多数据源支持,满足了大部分业务需求。但在高级功能、性能优化和用户界面方面仍有改进空间。建议增加更多自定义处理函数、数据可视化工具,并优化用户界面,增强社区互动,以提升整体用户体验和竞争力。
44 2
|
2月前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
2月前
|
SQL 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后,我发现Flink凭借其流批一体的优势,在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理,还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理,确保数据处理既快又准。此外,Flink提供了多样化的编程接口和运维工具,简化了开发流程,但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用,Flink展现了高可用性和安全性,不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具,以提升用户体验。
138 0
|
2月前
|
资源调度 分布式计算 大数据
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
118 0
|
2月前
|
SQL 运维 数据管理
在对比其他Flink实时计算产品
在对比其他Flink实时计算产品
|
4月前
|
存储 SQL 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之如何高效地将各分片存储并跟踪每个分片的消费位置
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。
|
4月前
|
消息中间件 Kafka 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之如何处理数据并记录每条数据的变更
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。
|
4月前
|
资源调度 Java Scala
实时计算 Flink版产品使用问题之如何实现ZooKeeper抖动导致任务失败时,能从最近的检查点重新启动任务
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 下一篇
    DataWorks