开发者社区 > 大数据与机器学习 > 正文

大佬们,FLINKCDC-1.13.0 多个任务同时向一个表里插入,是不是会有权限控制问题?

大佬们,FLINKCDC-1.13.0 多个任务同时向一个表里插入,是不是会有权限控制问题?image.png 锁表的

展开
收起
真的很搞笑 2023-06-11 16:07:58 194 0
7 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 天下风云出我辈,一入江湖岁月催,皇图霸业谈笑中,不胜人生一场醉。

    使用不同的用户名和密码来运行每个任务,以便每个任务只能访问分配给它的数据库账号的权限。
    在数据库中为每个任务分配不同的用户角色,以便每个任务只能执行分配给它的角色允许的操作。
    使用分布式锁来控制多个任务同时访问同一个表的权限。在访问该表之前,每个任务需要先获取该表的分布式锁,如果该锁已经被其他任务获取,那么当前任务就会等待,直到该锁被释放后才能获取并访问该表。

    2023-08-28 18:36:54
    赞同 展开评论 打赏
  • FlinkCDC 是一个用于实时同步数据库变化的工具,它可以从数据库中捕获变化并将这些变化以流的形式传递给 Flink 应用程序。在多个 Flink 任务同时向一个表中插入数据时,可能会出现权限控制问题。

    如果多个 Flink 任务都尝试向同一个表中插入数据,而其中一些任务没有足够的权限,那么这些任务可能会失败并抛出异常。这种情况下,您需要确保每个 Flink 任务都有足够的权限来执行插入操作。

    另外,如果您的数据库设置了访问控制,例如基于用户或角色的访问控制,那么 Flink 任务需要具有足够的权限才能成功插入数据。您需要确保 Flink 任务使用的用户或角色具有足够的权限来访问和修改目标表。

    总之,在使用 FlinkCDC 进行多个任务同时向一个表中插入数据时,需要确保每个任务都有足够的权限,并遵循数据库的访问控制策略。

    2023-08-22 20:30:10
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 十分耕耘,一定会有一分收获!

    楼主你好,根据您提供的日志信息来看,确实存在权限控制问题。

    错误提示中指出缺少了"CREATE TABLES"权限,这会导致无法获取一致的快照以防止并发写入表。

    因此,多个任务同时向一个表中插入数据可能会遇到权限限制的问题。

    2023-08-21 11:25:45
    赞同 展开评论 打赏
  • 在 Flink CDC 1.13.0 中,多个任务同时向一个表里插入数据时,可能会有权限控制问题。这是因为 Oracle 数据库默认情况下会对同一个表的并发写入进行加锁,以保证数据一致性和完整性。如果多个 Flink CDC 任务同时向同一个表里插入数据,可能会导致其中某些任务被阻塞,从而影响整个系统的性能和稳定性。

    为了避免这种情况,您可以考虑以下几种方法:

    1. 将多个任务分配到不同的表中:将多个 Flink CDC 任务分配到不同的表中,可以避免并发写入的冲突。例如,可以根据业务需求将数据按照时间、地域等维度进行分区,然后将不同分区的数据写入到不同的表中。

    2. 使用数据库事务进行控制:可以使用数据库事务来控制并发写入操作。例如,在每个 Flink CDC 任务中使用事务来保证数据的一致性和完整性,以避免并发写入的冲突。

    3. 调整数据库的参数:可以调整数据库的参数,以提高其并发处理能力。例如,可以增加数据库连接池的大小、调整锁定机制等,以提高并发写入的效率和稳定性。

    2023-08-15 15:53:57
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 北京阿里云ACE会长

    Flink CDC 1.13.0处理同一个表的多个并发写入任务时,可能会产生以下问题:

    事务干扰问题:
    多个任务同时修改同一行时,后提交的事务可能覆盖前一个事务。

    元数据不一致:
    不同任务可能获取到表结构或状态快照的不同版本。

    线程安全问题:
    表/分区锁等并发控制组件未正确同步多个作业实例。

    一些解决思路:

    开启分布式事务,保证数据一致性。

    在Source端添加行锁或表锁机制。

    降低并发数控制写入压力。

    将表拆分为多个分片表适配并行处理。

    优化元数据与状态管理同步不同任务实例。

    确认Sink操作是否支持并发安全写入。

    7.Review Flink CDC内部并发机制是否可以支持多个任务。

    所以结论是,Flink CDC 1.13.0未完全考虑多个并发CDC任务之间的状态/事务协同问题。

    2023-08-14 18:34:13
    赞同 展开评论 打赏
  • 全栈JAVA领域创作者

    如果您在使用Flink CDC进行数据同步时,多个任务同时向同一个表中插入数据,那么可能会出现权限控制问题。具体来说,如果您的数据库中,同一个表的插入操作是受到锁定的,那么多个任务同时向同一个表中插入数据时,可能会出现数据冲突,导致数据不一致。
    为了避免这种情况,您可以在Flink CDC的配置文件中,指定数据源表的读取和写入权限。具体来说,您可以在connector参数中,指定数据源表的读取和写入权限。同时,您还可以在user和password参数中,指定数据源表的用户名和密码,以确保Flink CDC能够正确读取和写入数据。
    需要注意的是,如果您在生产环境中使用Flink CDC进行数据同步,那么您需要考虑Flink CDC的资源使用情况。例如,您需要确保Flink CDC有足够的内存和CPU资源,以保证数据处理和同步的效率和稳定性。同时,您还需要确保Flink CDC的数据备份和恢复机制,以保证数据的安全性和可靠性。

    2023-08-14 13:40:17
    赞同 展开评论 打赏
  • 是的,当多个 Flink CDC 任务同时向同一个表中插入数据时,可能会出现权限控制问题。

    在 Oracle 数据库中,默认情况下,表级别的写权限是互斥的。这意味着如果一个任务正在向表中插入数据,其他任务将无法同时执行插入操作,除非它们具有足够的权限(例如使用并发插入技术或显式锁定表)。

    如果您遇到了权限控制问题,以下是一些可能的解决方法:

    1. 确保每个 Flink CDC 任务使用不同的数据库用户:为每个任务分配独立的数据库用户,以确保它们具有独立的权限和隔离。这样可以避免任务之间的冲突和争用。
      3777fa85ce6fad1f9ea422d8443199b7_p110414.png

    2. 使用数据库锁定机制:如果您希望多个任务能够同时插入数据,您可以考虑使用数据库的锁定机制来协调任务之间的访问。例如,您可以使用 Oracle 的行级锁定或表级锁定功能来实现并发插入。
      image.png

    3. 调整数据库权限和资源限制:检查每个任务所使用的数据库用户的权限和资源限制,并确保它们具有足够的权限和资源来执行插入操作。您可能需要与数据库管理员合作,进行必要的权限调整和配置更改。
      d27ab87cb33bfd5f625a60834709f43b_p110415.png

    4. 考虑使用事务:如果您需要确保多个任务的插入操作是原子性的,可以考虑使用事务来管理插入操作。这样可以确保在发生错误或异常时,所有任务的插入操作都能够回滚。

    2023-08-14 10:49:42
    赞同 展开评论 打赏
滑动查看更多

大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。

相关电子书

更多
低代码开发师(初级)实战教程 立即下载
冬季实战营第三期:MySQL数据库进阶实战 立即下载
阿里巴巴DevOps 最佳实践手册 立即下载