实时计算 Flink版产品使用问题之使用CTAS同步MySQL到Hologres时出现的时区差异,该如何解决

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:我们公司有个flink实时数仓的项目,想请问下咱们这边是否有成熟的落地方案和服务可以售卖?

我们公司有个flink实时数仓的项目,想请问下咱们这边是否有成熟的落地方案和服务可以售卖?



参考答案:

请参考此文档https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/build-real-time-data-warehouse-based-on-flink-hologres?spm=a2c4g.11174283.0.0.16b67e892nN9xP



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599612



问题二:flink checkpoints 默认是增量还是全量的?

flink checkpoints 默认是增量还是全量的?



参考答案:

增量



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599611



问题三:如果要定位Flink消费慢,有啥文章吗?

如果要定位Flink消费慢,有啥文章吗?



参考答案:

把合并算子链解开,然后看哪个sink 慢,就优化哪个



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599610



问题四:flink时区问题怎么解决?

flink时区问题怎么解决?用ctas同步mysql到hologres时,同步元数据字段op_ts时,会发现hologres里的和flink时区问题,怎么解决?而且实际差了八小时,这个有解决方法吗?



参考答案:

原因:无论是Mysql的timestamp还是datetime 在 ctas 同步时会先转化为无时区的Flink timestamp , 无时区的Flink timestamp 会在写入操作时被映射为holo包含时区的timestamp_tz, 且写入时的时区采用实时计算Flink产品所在机器的JVM时区(+8区域)具体分析:从RDS读取的时间转换为Flink TimeStamp(无时区),以用户期望为例:1. 假定mysql在UTC时区,读取到Flink的数据为无时区的2021-04-18 00:00:00。2. Flink写入到Hologres时,按照+8时区写入为2021-04-18 00:00:00+8临时修复策略:将JVM机器的时区与mysql保持一致,在 env.java.opts 增加 -Duser.timezone=UTC。那么同样的例子,写入hologres的时间为2021-04-18 00:00:00+0,即相当于2021-04-18 08:00:00+8。在VVP平台更改JVM时区的操作如下:

后续产品改进措施:8.0.6预计将Flink TimeStamp写入Hologres timestamp tz的时间采用Flink时区(通过SET 'table.local-time-zone' = 'UTC'设置;)来进行映射,而非采用JVM时区。后续会通过将CTAS映射关系改为: mysql datatime -> flink timestamp ltz -> hologres timestamp tz, 使得数据流转的过程中不再受时区影响,但由于CTAS作业线上作业较多,本方案仍需要讨论评估影响,可能会通过一些选项进行新老行为兼容。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

把合并算子链解开,然后看哪个sink 慢,就优化哪个



问题五:flink没有显示可用的连接器怎么办?

flink没有显示可用的连接器怎么办?



参考答案:

当Flink没有显示可用的连接器时,您可以尝试以下几种方法来解决这个问题:

  1. 检查连接器依赖:确保您的项目中包含了正确版本的连接器依赖。例如,如果您需要使用Kafka连接器,您需要在项目的构建文件中添加Flink Kafka连接器的依赖。
  2. 更新Flink版本:有时候,某些连接器可能不支持您当前使用的Flink版本。检查Flink官网或文档,确认您使用的连接器是否与您的Flink版本兼容。
  3. 添加插件:对于某些特殊的存储系统,可能需要添加相应的插件才能使连接器正常工作。请参考Flink官方文档或社区指南来添加必要的插件。
  4. 查看日志和错误信息:如果连接器无法正常工作,查看Flink的日志文件和错误信息可能会提供有用的线索。这些信息可以帮助您定位问题所在。
  5. 社区支持:如果以上方法都无法解决问题,您可以寻求Flink社区的帮助。在Flink的官方论坛、邮件列表或者社区聊天室中提问,通常会有经验丰富的开发者提供帮助。
  6. 官方文档:查阅Flink的官方文档,了解不同连接器的使用方法和配置要求。官方文档通常会提供详细的说明和示例代码。
  7. 环境配置:确保您的环境配置正确,包括网络设置、权限设置等,以便连接器能够顺利连接到数据源或目标存储系统。
  8. 重启Flink:在一些情况下,重启Flink作业或服务可能有助于重新加载和识别连接器。
  9. 检查类路径:确保连接器的JAR包已经被正确地添加到Flink的类路径中。
  10. 自定义连接器:如果现有的连接器不能满足您的需求,您可以考虑开发自定义连接器。这需要一定的编程知识,但是可以根据您的具体需求来实现数据的读取和写入。

综上所述,解决Flink连接器不显示的问题通常需要结合具体的报错信息和日志来进行排查,同时也要确保对Flink的使用和配置有正确的理解。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:


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
|
2月前
|
存储 消息中间件 OLAP
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥在Flink Forward Asia 2024的分享,围绕实时数仓优化展开。内容涵盖项目背景、核心策略、解决方案、项目价值及未来计划五部分。通过引入Paimon和Hologres技术,解决当前流批存储不统一、实时数据可见性差等痛点,实现流批一体存储与高效近实时数据加工。项目显著提升了数据时效性和开发运维效率,降低了使用门槛与成本,并规划未来在集团内推广湖仓一体架构,探索更多技术创新场景。
731 2
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
|
8月前
|
SQL 运维 网络安全
【实践】基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据查询
本文介绍了如何利用Flink和Hologres构建GitHub公开事件数据的实时数仓,并对接BI工具实现数据实时分析。流程包括创建VPC、Hologres、OSS、Flink实例,配置Hologres内部表,通过Flink实时写入数据至Hologres,查询实时数据,以及清理资源等步骤。
|
5月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享,涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进,以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变,详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案,并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后,结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用,帮助用户根据业务需求选择合适的方案。
943 20
Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
|
4月前
|
存储 SQL Java
Flink CDC + Hologres高性能数据同步优化实践
本文整理自阿里云高级技术专家胡一博老师在Flink Forward Asia 2024数据集成(二)专场的分享,主要内容包括:1. Hologres介绍:实时数据仓库,支持毫秒级写入和高QPS查询;2. 写入优化:通过改进缓冲队列、连接池和COPY模式提高吞吐量和降低延迟;3. 消费优化:优化离线场景和分区表的消费逻辑,提升性能和资源利用率;4. 未来展望:进一步简化用户操作,支持更多DDL操作及全增量消费。Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台,提供多项新功能并降低使用成本。
414 1
Flink CDC + Hologres高性能数据同步优化实践
|
4月前
|
SQL 消息中间件 Serverless
​Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
​Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
114 4
|
4月前
|
DataWorks 关系型数据库 Serverless
DataWorks数据集成同步至Hologres能力介绍
本文由DataWorks PD王喆分享,介绍DataWorks数据集成同步至Hologres的能力。DataWorks提供低成本、高效率的全场景数据同步方案,支持离线与实时同步。通过Serverless资源组,实现灵活付费与动态扩缩容,提升隔离性和安全性。文章还详细演示了MySQL和ClickHouse整库同步至Hologres的过程。
|
6月前
|
存储 消息中间件 OLAP
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课03
本次分享由阿里云产品经理骆撷冬(观秋)主讲,主题为“Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力”,是2024实时数仓Hologres线上公开课的第三期。课程详细介绍了Hologres与Flink结合搭建的企业级实时数仓的核心能力,包括解决实时数仓分层问题、基于Flink Catalog的Streaming Warehouse实践,并通过典型客户案例展示了其应用效果。
180 10
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课03
|
6月前
|
DataWorks 关系型数据库 Serverless
DataWorks数据集成同步至Hologres能力介绍
本次分享的主题是DataWorks数据集成同步至Hologres能力,由计算平台的产品经理喆别(王喆)分享。介绍DataWorks将数据集成并同步到Hologres的能力。DataWorks数据集成是一款低成本、高效率、全场景覆盖的产品。当我们面向数据库级别,向Hologres进行同步时,能够实现简单且快速的同步设置。目前仅需配置一个任务,就能迅速地将一个数据库实例内的所有库表一并传输到Hologres中。
178 12
|
8月前
|
运维 数据挖掘 网络安全
场景实践 | 基于Flink+Hologres搭建GitHub实时数据分析
基于Flink和Hologres构建的实时数仓方案在数据开发运维体验、成本与收益等方面均表现出色。同时,该产品还具有与其他产品联动组合的可能性,能够为企业提供更全面、更智能的数据处理和分析解决方案。
|
8月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL 字段类型深度解析:VARCHAR(50) 与 VARCHAR(500) 的差异
在MySQL数据库中,`VARCHAR`类型是一种非常灵活的字符串存储类型,它允许存储可变长度的字符串。然而,`VARCHAR(50)`和`VARCHAR(500)`之间的差异不仅仅是长度的不同,它们在存储效率、性能和使用场景上也有所不同。本文将深入探讨这两种字段类型的区别及其对数据库设计的影响。
267 2

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多