flink sql任务有三个mysql cdc 源表通过left join关联写入目标表。过了半天之后,更新源表中的记录,发现目标表没更新。
这是flink SQL不支持吗,还是要做什么特殊设置,或者使用什么语法?就是更新了where条件对应的记录,另外,大表join,是如何做实时记录匹配的,应该是需要流内存拦截吧,不然怎么做到实时匹配呢?假如关联的两张表的记录一个在最开始就来了,另一个迟了很久才来,怎么关联呢,是需要数据内存积累吧。flink join要讲究数据内存策略才行,也就是流数据在内存保存有效期,应该跟watermark和join的类型有关,而且还要考虑window这种。把早到的数据暂存,后到数据到来之后再去内存匹配输出。
如果你在 Flink SQL 任务中使用了三个 MySQL CDC 源表通过 LEFT JOIN 进行关联,并将结果写入目标表,但没有观察到更新的情况,可能有以下几个可能的原因:
数据源没有发生变更:首先要确保你的 MySQL CDC 源表中的数据实际上发生了更新。如果源表的数据没有发生变化,那么 LEFT JOIN 操作也不会引发任何更新。
关联条件无法匹配:请检查你的 LEFT JOIN 操作是否设置了正确的关联条件,以确保左边的表和右边的表可以正确地关联起来。如果关联条件不匹配,那么结果中将不会有更新记录。
写入操作配置错误:验证一下写入目标表的操作是否正确配置。确认你使用的是正确的写入器(sink)并指定了正确的输出格式或者连接器,并且已经正确设置了目标表的模式和位置。
时间属性未设置:如果你的 CDC 数据源中包含时间属性,可能需要在查询中明确指定时间属性的使用。例如,使用 PROCTIME()
、ROWTIME()
或者 LATERAL TABLE()
来处理时间属性。
并发冲突:在某些情况下,如果同时有多个 CDC 源表进行更新,并且涉及到异步的 CDC 数据捕获和处理过程,可能会导致并发冲突。这可能会导致某些更新操作被覆盖或丢失。确保你的 Flink 集群和 CDC 任务的并发设置得当,并考虑使用适当的窗口或状态管理来处理并发冲突。
如果你排除了以上问题并仍然无法解决,建议检查日志以获取更多的错误信息和上下文,帮助定位问题所在。
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如果您在 Flink SQL 中使用了多个 MySQL CDC 源表进行 left join,但是在更新源表中记录后,目标表没有更新,可能有以下几个原因:
未开启 checkpoint:如果您没有开启 Flink 的 checkpoint 机制,可能会导致数据丢失或者延迟。在使用 CDC 源表进行 join 操作时,如果数据源中的数据发生变化,Flink 需要重新计算 join 的结果。如果没有使用 checkpoint,可能会导致无法正确处理数据变化。
没有正确配置 watermark:在使用 CDC 源表进行 join 操作时,需要正确配置 watermark,以确保 Flink 可以正确处理数据的事件时间。如果 watermark 配置不正确,可能会导致数据乱序或者数据延迟。
未正确处理 CDC 源表的数据更新:如果您在 CDC 源表中更新了记录,但是目标表没有更新,可能是因为您没有正确处理 CDC 源表的数据更新。在使用 CDC 源表进行 join 操作时,需要正确处理数据的更新操作,例如使用 Upsert 方式或者 Debezium Connector 进行数据更新。
未正确设置 join 条件:在使用多个 CDC 源表进行 join 操作时,需要正确设置 join 条件。如果 join 条件设置不正确,可能会导致 join 的结果不正确,或者无法正确处理数据更新。
Flink SQL 支持 CDC 源表的更新操作。当您更新源表中的记录时,Flink SQL 会自动检测到变化并将它们写入目标表中。如果您发现目标表没有更新,请检查您的代码是否正确配置了 CDC 源表和目标表之间的连接。
对于大表 join,Flink SQL 使用流内存来实现实时记录匹配。在 Flink SQL 中,join 操作是通过流式执行的,因此需要在内存中保存数据以进行匹配。为了实现实时匹配,Flink SQL 使用了基于窗口的流处理模型,该模型可以在一定时间内保留数据,以便进行后续的 join 操作。
如果关联的两张表的记录一个在最开始就来了,另一个迟了很久才来,Flink SQL 会将早到的数据暂存起来,直到后到的数据到来之后再去内存匹配输出。这可以通过设置合适的 watermark 和 join 类型来实现。同时,还需要考虑 window 这种机制来控制数据在内存中的有效期。
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