请问 flink-cdc 读oracle时，读chunks的task任务数是哪个参数设置 ？大佬帮忙

1. 关于Flink-CDC读取Oracle时，读取chunks的Task任务数设置

在Flink-CDC中，读取Oracle数据时，增量快照（Incremental Snapshot）机制会将表按照主键划分为多个分片（chunk），并逐个读取这些分片。控制读取分片的任务并发数主要与以下参数相关：

• scan.incremental.snapshot.chunk.size
  该参数定义了每个分片的大小（包含的行数）。通过调整分片大小，可以间接影响任务的并发度。如果分片较大，单个任务处理的数据量也会增加；反之，分片较小时，并发任务数可能增加。

• parallelism.default 或 taskmanager.numberOfTaskSlots
  Flink作业的并行度决定了读取分片的Task任务数。可以通过以下方式设置：

  • 在Flink配置文件中设置全局默认并行度：parallelism.default。
  • 在作业提交时通过命令行参数指定并行度，例如：-p <并行度>。
  • 调整TaskManager的Slot数量（taskmanager.numberOfTaskSlots），以支持更高的并发度。

• scan.incremental.snapshot.enabled
  如果启用了增量快照（默认为true），则支持多并发读取分片。此时需要确保server-id参数设置为一个范围（如5400-5408），以便每个并发任务使用不同的MySQL客户端ID。

总结：
读取chunks的Task任务数主要由Flink作业的并行度决定，而分片大小（scan.incremental.snapshot.chunk.size）和增量快照的启用状态（scan.incremental.snapshot.enabled）会影响任务的分配和执行效率。

2. 关于Flink-CDC读取Oracle增量数据时报错的分析与解决

根据问题描述，您在使用Flink-CDC读取Oracle增量数据时遇到了错误。以下是可能导致问题的原因及解决方案：

可能原因 1：Checkpoint间隔时间过长

• 现象：在全量读切换到增量读的过程中，Flink-CDC需要等待一个Checkpoint完成，以确保全量数据已写入下游后再开始增量读取。如果Checkpoint间隔时间设置过大（如20分钟），会导致增量读取延迟。
• 解决方案：
  • 调整Checkpoint间隔时间，建议设置为更短的时间（如30秒至5分钟），以加快全量到增量的切换。
  • 配置示例：

  execution.checkpointing.interval: 30s
  

可能原因 2：内存不足导致OOM

• 现象：在读取分片数据时，如果单个分片的数据量过大，可能会导致TaskManager内存不足，出现OOM错误。
• 解决方案：
  • 减少分片大小，通过降低scan.incremental.snapshot.chunk.size值来减少单个分片的数据量。
  • 增加TaskManager的内存配置，例如：

  taskmanager.memory.process.size: 4g
  

  • 如果使用的是VVR 8.0.8及之前版本，建议升级到VVR 8.0.9及以上版本，以避免最后一个分片数据量过大的问题。

可能原因 3：数据库连接或权限问题

• 现象：Flink-CDC在读取增量数据时，可能由于数据库连接异常或权限不足导致报错。
• 解决方案：
  • 检查Oracle数据库的CDC日志是否正常生成，确保Flink-CDC能够正确读取增量日志。
  • 确保Flink-CDC使用的数据库用户具有足够的权限访问CDC日志。

可能原因 4：Checkpoint失败次数过多

• 现象：如果Checkpoint失败次数超过容忍阈值，作业会触发Failover，导致增量读取中断。
• 解决方案：
  • 增加Checkpoint失败容忍次数，例如：

  execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints: 3
  

  • 检查Checkpoint失败的具体原因，优化作业的资源分配或网络环境。

可能原因 5：数据乱序或主键冲突

• 现象：如果增量数据中存在乱序或主键冲突，可能会导致Sink端处理失败。
• 解决方案：
  • 启用table.exec.sink.upsert-materialize参数，确保数据的物理化处理。例如：

  table.exec.sink.upsert-materialize: force
  

  • 检查目标表的主键设计，确保增量数据不会引发主键冲突。

重要提醒

• 检查日志：请仔细查看Flink作业的日志，定位具体的错误信息，以便更有针对性地解决问题。
• 升级版本：如果您使用的是较旧版本的Flink或Flink-CDC，建议升级到最新版本，以获得更好的稳定性和性能优化。
• 资源分配：确保JobManager和TaskManager的资源配置充足，避免因资源不足导致的作业失败。

希望以上解答能帮助您解决问题！如果仍有疑问，请提供具体的错误日志以便进一步分析。