开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

flink sql任务有三个mysql cdc 源表通过left join关联写入目标表,没更新?

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。

展开
收起
十一0204 2023-07-26 08:40:13 266 0
3 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 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:

    1. 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。

    2. 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。

    3. 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。

    4. 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。

    5. 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。
    4

    2023-07-31 22:22:35
    赞同 展开评论 打赏
  • 北京阿里云ACE会长

    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。

    2023-07-29 13:50:01
    赞同 展开评论 打赏
  • 存在即是合理

    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。

    2023-07-26 10:35:02
    赞同 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 热门讨论

    热门文章

    相关电子书

    更多
    SQL Server 2017 立即下载
    GeoMesa on Spark SQL 立即下载
    原生SQL on Hadoop引擎- Apache HAWQ 2.x最新技术解密malili 立即下载

    相关镜像