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

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:flink CDC中,同步任务重并没有同步mysql某张表,如果未被同步的表结构变更了怎么办?

flink CDC中,同步任务重并没有同步mysql某张表,如果未被同步的表结构变更了,flinkCDC 同步任务也会报错。按理说应该不会,是不是可以做些设置呢?



参考答案:

3.0.1 修复了。



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问题二:flink cdc支持tidb-HUDI的整库同步吗?

flink cdc支持tidb-HUDI的整库同步吗?



参考答案:

不支持



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https://developer.aliyun.com/ask/598741



问题三:Flink CDC利用Debezium技术捕获并处理数据库的所有变更,包括DDL事件。是不是这样?

Flink CDC利用Debezium技术捕获并处理数据库的所有变更,包括DDL事件。是否可以理解为Flink CDC可以作为一个全能工具,取代诸如阿里云DTS、Canal、Maxwell等数据同步工具,实现全量+增量的数据同步任务?



参考答案:

可以。dts和flink面向的场景是不太一样的,不能替换,按需取。 那你直接datastream接入整库,写到kafka,按照table来分topic,写入格式按照debezium-json。



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问题四:Flink CDC中,在支持分片独立消费的CDC binlog数据源中,如何高效地将各分片存储?

Flink CDC中,在支持分片独立消费的CDC binlog数据源中,如何高效地将各分片的offset以JSON格式或其他合适方式存储在SourceRecord的sourceOffset Map中?对于具有shardId和pos属性的CDC记录,应如何设计并更新offsetMap以跟踪每个分片的消费位置?



参考答案:

在Flink CDC中,针对支持分片独立消费的CDC binlog数据源(如MySQL、TiDB等),通常会为每个分片维护一个独立的offset记录。对于具有shardId(即分区ID)和pos(binlog位置)属性的CDC记录,设计并更新SourceRecordsourceOffset Map可以按照以下方式进行:

// 假设 SourceRecord 的 sourcePartition 包含了 shardId 信息
Map<String, Object> sourcePartition = new HashMap<>();
sourcePartition.put("shardId", shardId);
// sourceOffset Map 用于存储每个分片的消费位置
Map<String, Object> sourceOffset = new HashMap<>();
// 更新 offset 时,以 shardId 作为 key,并将 pos 作为 value 存储
sourceOffset.put(shardId, pos);
// 创建或更新 SourceRecord 时,设置其 partition 和 offset 信息
SourceRecord record = new SourceRecord(
    sourcePartition,
    sourceOffset,
    topicName, // Kafka Topic 或其他目标 Sink 的名称
    schema, // 数据的 Schema
    value // CDC 记录的实际数据
);
// 在 Flink 的 SourceFunction 中,每当处理完一条记录后,需要根据新的 pos 更新 sourceOffset
public void process(SourceContext<T> context) throws Exception {
    while (true) {
        SourceRecord record = fetchNextRecord(); // 获取下一条 CDC 记录
        String shardId = (String) record.sourcePartition().get("shardId");
        Long pos = (Long) record.sourceOffset().get(shardId);
        // 处理记录
        // ...
        // 更新 offset,这里假设 fetchNextRecord 已经获取到了新的 pos
        Long newPos = getNextPosition(record); // 获取新位置
        sourceOffset.put(shardId, newPos);
        // 发送数据到 Flink 的上下文
        context.collect(transformToInternalFormat(record));
    }
}
// 确保在 checkpoint 时保存这些 offset
@Override
public void snapshotState(FunctionSnapshotContext context) throws Exception {
    // 使用 Flink State API 将 sourceOffset 保存至状态后端,确保在故障恢复时能够正确恢复消费位点
    stateBackend.getOrCreate(keyedOffsetsStateDescriptor).put(currentShardId, sourceOffset);
}
@Override
public void initializeState(FunctionInitializationContext context) throws Exception {
    // 从状态后端恢复 offset
    ValueState<Map<String, Object>> offsetsState = context.getKeyedStateStore().getState(keyedOffsetsStateDescriptor);
    Map<String, Object> restoredOffsets = offsetsState.get();
    if (restoredOffsets != null) {
        sourceOffset.putAll(restoredOffsets);
    }
}

以上代码示例展示了如何基于Apache Flink的数据流编程模型来跟踪和管理分片级别的binlog消费位置。实际应用中,需要根据具体的Flink CDC连接器实现来调整细节。例如,在使用Flink CDC官方提供的连接器时,连接器内部可能已经实现了类似的逻辑来自动管理和持久化offset信息,用户无需手动处理这部分细节。如果是自定义实现,则需要自行编写上述逻辑以保证checkpoint与恢复过程中的offset一致性。



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问题五:FLINK CDC里有没有内置函数 可以进行数组去重,或者数组对比啊?

FLINK CDC里有没有内置函数 可以进行数组去重,或者数组对比,比如[51,51]

跟[52] 对比 返回 [51]啊?



参考答案:

参考文档:

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/dev/table/functions/systemfunctions/#collection-functions

。此回答来自钉群Flink CDC 社区。



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