实时计算 Flink版产品使用问题之在处理数据流时,有些订单被监听到有些没有被监听到,是什么原因

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:想问下哪位对Flink 1.16支持的hdfs最高版本是多少?

想问下哪位大佬对Flink 1.16支持的hdfs最高版本是多少?目前用的hdfs3.2.4,官网也没有找到相关的说明,但是部署flink on yarn,总不成功



参考答案:

我记得支持的是 2.4.1+3.x.y 没有标注上限版本,至少我用的 Hadoop-3.3.2 是OK的



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/626077



问题二:我flink SQL 任务 +rockdbs,那我设置三分钟状态有效期 不会使得cp 状态减少吗 ?

我flink SQL 任务 +rockdbs,那我设置三分钟状态有效期 不会使得cp 状态减少吗 ?是不是目前flink底层没有支持这个功能?



参考答案:

在 Apache Flink 中,状态的有效期(TTL, Time-To-Live)是一个用于管理状态存储的重要特性。当你为 Flink 的状态设置 TTL 时,过期状态会被自动清理,这有助于减少状态存储的大小。但是,你提到的“RocksDB”是 Flink 的一种常用状态后端,它用于在外部存储(如 HDFS、S3 等)上持久化状态。

对于 Flink SQL 任务结合 RocksDB 状态后端,设置状态有效期确实会减少状态存储的大小,但需要注意以下几点:

TTL 的设置:你需要确保在 Flink 任务的配置中正确设置了 TTL。这通常是通过 StateTtlConfig 来完成的,但在 SQL API 中,你可能需要使用 SQL DDL 或表属性来设置。

状态类型:不是所有的状态类型都支持 TTL。例如,Keyed State(如 ValueState、ListState 等)支持 TTL,但 Operator State 则不支持。

清理机制:当状态过期时,Flink 会自动清理这些状态。但是,具体的清理机制取决于状态后端。对于 RocksDB,过期状态会被标记为可删除,并在后台异步清理。

性能影响:虽然 TTL 有助于减少状态存储的大小,但它也会引入一些额外的开销,如定期扫描状态以检查是否过期。因此,在设置 TTL 时需要权衡存储大小和性能之间的权衡。

代码示例(注意:以下是一个简化的示例,用于说明如何在 Flink 中设置 TTL,但并非直接使用 SQL API):

但是,对于 Flink SQL 任务,你通常不会直接编写这样的 Java 代码。相反,你需要在 SQL DDL 或表属性中设置 TTL(如果支持的话)。具体的语法和选项取决于你使用的 Flink 版本和 SQL 客户端。建议查阅 Flink 的官方文档或相关资源以获取更多信息。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/626084



问题三:我想问一下flink web ui使用yarn proxy的那个URL看不到日志是什么问题?

我想问一下flink web ui使用yarn proxy的那个URL看不到日志(接口有返回,但不显示),使用flink自己的URL就能看见日志,是什么问题?



参考答案:

在使用 Flink 与 YARN 集成时,Flink Web UI 可以通过 YARN Proxy 访问,也可以直接通过 Flink 自己的 Web UI 访问。如果你发现使用 YARN Proxy 的 URL 可以看到接口返回,但是日志不显示,而直接使用 Flink 的 URL 则可以正常查看日志,可能是由以下原因造成的:

权限问题:YARN Proxy 用户可能没有足够的权限访问 Flink 作业的日志。检查 YARN 和 Flink 的权限设置,确保用户有权访问日志。

配置问题:YARN Proxy 的配置可能不正确或不完整,导致无法正确代理 Flink Web UI 的日志部分。检查 YARN 和 Flink 的配置文件,确保代理设置正确。

YARN Proxy 缓存:YARN Proxy 可能缓存了旧的 Flink Web UI 页面,导致日志不显示。尝试清除 YARN Proxy 的缓存或重启 YARN Proxy。

日志路径问题:Flink Web UI 显示日志依赖于正确的日志路径。如果日志路径在 YARN Proxy 和 Flink 之间不一致,可能会导致日志不显示。检查 Flink 的日志配置,确保日志路径正确。

网络问题:可能存在网络问题,导致 YARN Proxy 无法正确访问 Flink 作业的日志。检查网络连接和防火墙设置。

Flink 版本问题:如果使用的 Flink 版本与 YARN 版本不兼容,可能会导致一些问题。确保 Flink 和 YARN 的版本兼容。

YARN 配置问题:YARN 的某些配置可能限制了对 Flink 日志的访问。检查 YARN 的配置,特别是与 Web 代理相关的设置。

浏览器问题:有时候,浏览器的缓存或插件可能会影响页面的显示。尝试清除浏览器缓存或使用不同的浏览器访问。

日志配置问题:Flink 的日志配置可能有问题,导致日志无法通过 YARN Proxy 显示。检查 Flink 的日志配置,确保日志记录和访问没有问题。

YARN Proxy 版本:如果你使用的是较旧版本的 YARN,可能存在一些已知的 bug,这些 bug 可能会影响到代理 Flink Web UI 的功能。考虑升级到较新的 YARN 版本。

解决这个问题通常需要检查和调试 Flink 和 YARN 的配置,以及网络和权限设置。如果问题依然存在,可以考虑查看 Flink 和 YARN 的日志文件,以获取更多关于问题的信息。此外,社区论坛和邮件列表也是获取帮助的好地方。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/659037



问题四:我下载日志发现Flink有些订单监听到了,有些监听不到,这是什么情况?

目前监听一个订单表,修改订单状态的时候我要获得相关的数据,然后处理数据,

我下载日志发现Flink有些订单监听到了,有些监听不到,这是什么情况?



参考答案:

在 Apache Flink 中,如果你发现有些订单被监听到了,而有些没有,这可能是由多种原因导致的。以下是一些可能的原因和对应的检查步骤,以及一个简化的代码示例来展示如何处理订单流。

可能的原因

数据源问题:

数据源可能不是实时发送所有订单数据。

数据源可能存在数据丢失或延迟。

Flink 作业配置:

并行度(Parallelism)设置可能不足以处理所有的订单数据。

时间窗口设置(如果使用了时间窗口)可能不合适。

状态后端(State Backend)可能有问题或资源不足。

代码逻辑:

KeyBy 操作可能不正确,导致订单没有被分配到正确的 KeyedStream。

过滤逻辑(如果有)可能错误地排除了某些订单。

资源限制:

Flink 集群的资源可能不足以处理所有订单。

网络、磁盘或内存限制可能导致数据丢失。

检查点和故障恢复:

如果 Flink 作业由于故障而重新启动,检查点(Checkpoints)可能不完整,导致状态丢失。

简化的代码示例

假设你有一个 Flink 作业,它从 Kafka 读取订单数据,并对每个订单进行某种处理:



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/632210



问题五:我使用odps-flink-MQ方案,触发数据进入到flink任务的时机是什么时候呢?

我使用odps-flink-MQ方案,触发数据进入到flink任务的时机是什么时候呢?是odps离线表的写binlog日志的时候吗?



参考答案:

第一次启动任务时,当进入新数据,就会触发数据进入flink

也可能会有一些配置可以先同步原本数据,再同步binlog数据



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/641784

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
159 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。
49 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
|
数据挖掘 物联网 数据处理
深入探讨Apache Flink:实时数据流处理的强大框架
在数据驱动时代,企业需高效处理实时数据流。Apache Flink作为开源流处理框架,以其高性能和灵活性成为首选平台。本文详细介绍Flink的核心特性和应用场景,包括实时流处理、强大的状态管理、灵活的窗口机制及批处理兼容性。无论在实时数据分析、金融服务、物联网还是广告技术领域,Flink均展现出巨大潜力,是企业实时数据处理的理想选择。随着大数据需求增长,Flink将继续在数据处理领域发挥重要作用。
192 0
|
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。
142 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
|
Java 微服务 Spring
驾驭复杂性:Spring Cloud在微服务构建中的决胜法则
【8月更文挑战第31天】Spring Cloud是在Spring Framework基础上打造的微服务解决方案,提供服务发现、配置管理、消息路由等功能,适用于构建复杂的微服务架构。本文介绍如何利用Spring Cloud搭建微服务,包括Eureka服务发现、Config Server配置管理和Zuul API网关等组件的配置与使用。通过Spring Cloud,可实现快速开发、自动化配置,并提升系统的伸缩性和容错性,尽管仍需面对分布式事务等挑战,但其强大的社区支持有助于解决问题。
86 0
|
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版