实时计算 Flink版产品使用问题之mini-cluster模式下,怎么指定checkpoint的时间间隔

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项目中,我正在使用Flink PostgreSQL CDC功能是否支持断点续传?

在Flink CDC项目中,我正在使用Flink PostgreSQL CDC功能,想知道它是否支持断点续传(即从上次停止的位置恢复读取变更数据)。我已经设置了checkpoint,周期为3分钟,并且在每次checkpoint时保存了PostgreSQL CDC source的offset记录。在配置文件中,我设置了如下参数:snapshot.mode: never

plugin.name: pgoutput

slot.name: myslot_test

但是在作业重启时,我尝试使用上一次checkpoint中保存的offset来恢复CDC数据流,却发现从老数据开始读取,而不是从上次checkpoint的offset处开始。请问我的配置或恢复方式是否存在错误,为什么断点续传没有生效?有没有相关的代码示例可以参考?



参考答案:

增量快照都支持。按照官网文档

https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-3.0/content/connectors/postgres-cdc.html



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599262



问题二:FlinkCDC 3.0 mini-cluster 模式下如指定 checkpoint?

FlinkCDC 3.0 mini-cluster 模式下如指定 checkpoint?



参考答案:

在Flink CDC 3.0的mini-cluster模式下,你可以通过修改flink-conf.yaml配置文件来指定checkpoint的时间间隔。具体操作如下:

  1. 编辑配置文件:找到Flink的配置文件flink-conf.yaml,这个文件通常位于Flink安装目录的conf文件夹下。
  2. 设置checkpoint间隔:在flink-conf.yaml文件中,找到execution.checkpointing.interval配置项,将其值设置为你想要的checkpoint间隔时间,单位是毫秒。例如,如果你想要设置checkpoint间隔为5秒,那么应该将配置项设置为execution.checkpointing.interval: 5000
  3. 其他checkpoint配置:你还可以根据需要设置其他与checkpoint相关的配置,例如checkpoint的执行模式、最小暂停时间以及允许的失败次数等。
  4. 保存并重启:保存对配置文件的修改,并重启Flink集群以使更改生效。

请注意,设置checkpoint间隔时需要考虑作业的数据处理速度和系统资源,以确保checkpoint能够成功完成而不会导致作业failover。此外,合理的checkpoint间隔可以提高Flink作业的容错能力和恢复速度,是确保Flink可靠性的重要配置。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599260



问题三:Flink CDC里我在做mysql到doris的整库同步,怎么做到下面这个操作?

Flink CDC里我在做mysql到doris的整库同步,需要把某个表排除,通过debezium.table.exclude.list设置了排除的表名,但没有生效,还是把所有表都同步了,有碰到过类似问题的吗?是不是用法不对? yaml任务文件这么配置的。这个是正向匹配吧?怎么做到反向排除?



参考答案:

用这个试试。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599259



问题四:Flink CDC里mysql通过cdc到doris,mysql的opts只到秒,那写入顺序咋保证?

Flink CDC里mysql通过cdc到doris,mysql的opts只到秒,那写入顺序咋保证?如果1年内更新了两次,可能顺序就不对,比如cp设置1秒,那1秒内累计的数据一个批次到doris,doris不按照顺序写吧?



参考答案:

增量阶段并行度只有1就是为了保证顺序,且全局为1。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599258



问题五:flink cdc 3.0支持如下场景吗?

flink cdc 3.0支持如下场景吗?MySQL整库同步Doris一段时间以后,新建了一张MySQL新表,任务会动态感知,并对这个新表进行全量+增量同步 。我将任务从checkpoint恢复,但是不会同步新表的数据,但是新表的名称是满足表的正则表达式的是为什么?



参考答案:

前不支持,但是目前支持动态加表,从快照重启作业,对这个新表进行全量+增量同步同步,新增表也不会断流。 我刚刚看了代码, 动态加表的pipeline没有通过参数暴漏出来



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599257

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
|
25天前
|
分布式计算 资源调度 大数据
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(一)
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(一)
47 0
|
25天前
|
分布式计算 资源调度 大数据
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(二)
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(二)
59 0
|
14天前
|
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。
30 2
|
17天前
|
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
|
24天前
|
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。
96 0
|
25天前
|
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
66 0
|
29天前
|
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
|
3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。
|
3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。
|
3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