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flink cdc针对这两个阶段,如何证明或者验证数据库中所有数据都被正确同步了呢?

使用flink cdc同步mongodb数据到hudi,其中包含了snapshit和incremental两个阶段。针对这两个阶段,如何证明或者验证数据库中所有数据都被正确同步了呢?

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真的很搞笑 2023-11-15 08:18:44 64 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    为了证明 Flink CDC 将 MongoDB 数据正确同步到 Hudi 中,您可以采取以下措施:

    1. 使用 MongoDB 查询来验证数据同步的结果:首先,在 MongoDB 中创建一个具有相同结构的新表,并将源表中的数据复制到新表中。然后,比较新表中的数据和 Hudi 中的数据。如果两者的结构和内容完全一致,则表明 Flink CDC 正确地将数据同步到了 Hudi 中。
    2. 使用 Hudi CLI 工具来检查数据:您可以使用 Hudi CLI 工具来检查 Hudi 中的数据是否与源表中的数据匹配。例如,您可以使用 hudi-cli.sh 命令行工具来列出 Hudi 中的数据,或者使用 hudi-bulk-import 工具来导入 Hudi 中的数据。
    3. 使用 Hive 或 Presto 来查询 Hudi 中的数据:如果您已经将 Hudi 数据导入 Hive 或 Presto 中,则可以使用 Hive 或 Presto 来查询数据,以确保数据已经被正确同步。

    请注意,由于 Flink CDC 在增量同步阶段只会更新 Hudi 中的数据,因此您需要分别验证快照和增量阶段的数据是否被正确同步。对于快照阶段,您可以使用上述第一种方法来验证;对于增量阶段,您可以使用第二种方法来验证。

    2023-11-15 22:28:51
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  • 在Flink CDC同步MongoDB数据到Hudi的过程中,要验证所有数据都被正确同步,可以采取以下几种方式:

    1. 全量数据校验:在snapshot阶段,可以通过对比源数据库和目标数据库的全量数据来进行校验。可以使用一些工具(如MySQL的SHOW TABLE STATUS LIKE 'your_table_name';)来获取源数据库的表结构和数据行数,然后在目标数据库中进行同样的操作,对比结果是否一致。

    2. 增量数据校验:在incremental阶段,可以通过对比源数据库和目标数据库的增量数据来进行校验。可以使用Flink CDC生成的offset或timestamp作为标识,对比每次同步后的增量数据是否一致。

    3. 业务逻辑校验:除了上述的数据层面的校验,还可以根据实际的业务逻辑来进行校验。例如,如果业务逻辑要求某些字段的值必须满足一定的条件,那么可以在同步过程中对这些字段的值进行监控,确保它们都满足条件。

    4. 性能监控:在同步过程中,可以通过监控系统的性能指标(如CPU、内存、磁盘IO等)来判断系统是否正常工作。如果发现性能指标异常,可能需要进一步排查问题。

    5. 日志分析:可以通过分析Flink任务的日志来发现潜在的问题。例如,如果发现日志中有大量的错误信息,那么可能需要进一步排查问题。

    2023-11-15 09:38:56
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