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Flink如何保证消费holo表binlog有序呀?现在flink单并发消费流进来的数据是无序的。

Flink如何保证消费holo表binlog有序呀?现在flink单并发消费流进来的数据是无序的。

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三分钟热度的鱼 2023-07-25 14:58:01 171 0
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  • 北京阿里云ACE会长

    在 Flink 中,要保证消费 Canal(Holo)表的 binlog 有序,需要使用 Flink 的并行度(parallelism)和状态管理(state management)机制来实现。
    具体来说,您可以将 Flink 的任务并行度设置为 1,这样每个任务将会按照 FIFO 的方式顺序地消费 Canal(Holo)表的 binlog 数据。然后,您可以使用 Flink 的状态管理机制来存储和管理消费的状态,以确保消费的有序性。
    具体来说,您可以使用 Flink 的 Keyed State 或 Operator State 机制来存储和管理消费的状态。例如,您可以使用 Keyed State 机制来为每个键(例如某个表的主键)维护一个状态,以确保同一键的 binlog 数据被有序地消费。在消费过程中,您可以使用 Flink 的 Checkpointing 机制来定期将状态保存到持久化存储中,以确保状态的一致性和可恢复性。

    2023-07-29 18:23:14
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  • 根据圆不溜秋的小猫猫在实时计算Flink产品交流群中的回答,Flink 在消费 Holo 表的 binlog 数据时,可以保证 shard 级别的有序。也就是说,在同一个 shard 内部,数据是有序的,但在全局范围内,数据是无序的。

    这是因为 Flink 在流处理中强调的是事件时间(Event Time)语义,而不是绝对的全局顺序。在分布式环境中,保证全局顺序是非常困难的,并且可能会影响系统的吞吐量和性能。因此,Flink 的设计目标是通过事件时间和水位线(Watermark)机制来处理乱序数据,并保证按照事件时间语义进行正确处理。

    如果您确实需要按照特定的全局顺序处理数据,则可以考虑以下方法:

    1. 使用 Flink 的时间窗口(Time Window)或会话窗口(Session Window)进行数据分组和排序,以保证在窗口内有序处理数据。

    2. 根据业务需求,可以使用自定义的 KeyedProcessFunction 或 ProcessFunction 对数据进行排序操作,并维护状态以跟踪全局顺序。

    请注意,在保证全局顺序的同时,可能会导致一些性能上的牺牲。因此,请在权衡性能和所需顺序保证之间做出合理的选择。

    2023-07-29 18:02:16
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  • shard级别有序。单shard内有序,全局无序。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

    2023-07-25 15:02:52
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