开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

在Flink CDC项目中,我正在使用Flink PostgreSQL CDC功能是否支持断点续传?

在Flink CDC项目中,我正在使用Flink PostgreSQL CDC功能,想知道它是否支持断点续传(即从上次停止的位置恢复读取变更数据)。我已经设置了checkpoint,周期为3分钟,并且在每次checkpoint时保存了PostgreSQL CDC source的offset记录。在配置文件中,我设置了如下参数:snapshot.mode: never
plugin.name: pgoutput
slot.name: myslot_test
但是在作业重启时,我尝试使用上一次checkpoint中保存的offset来恢复CDC数据流,却发现从老数据开始读取,而不是从上次checkpoint的offset处开始。请问我的配置或恢复方式是否存在错误,为什么断点续传没有生效?有没有相关的代码示例可以参考?
688588953f5303b99112b8ae02b17e7d.jpg

展开
收起
小小鹿鹿鹿 2024-02-26 16:56:17 55 0
2 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 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。

    Flink CDC中的PostgreSQL CDC支持断点续传。

    在Flink CDC中,可以通过设置scan.startup.mode参数来控制数据同步的起始位置。如果将该参数设置为latest-offset,则从最新的偏移量开始同步数据;如果将其设置为0,则从头开始同步数据。

    要实现断点续传,可以将scan.startup.mode参数设置为0,然后使用Flink的检查点机制来保存同步进度。当任务失败或重启时,可以从上次的检查点恢复同步进度,并继续从上次的偏移量开始同步数据。

    以下是一个简单的示例代码,演示了如何在Flink中使用PostgreSQL CDC进行断点续传:

    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
    import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
    import org.apache.flink.table.api.Schema;
    import org.apache.flink.table.api.Table;
    import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableDescriptor;
    import org.apache.flink.table.descriptors.PostgreSQL;
    import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
    
    public class FlinkCDCDemo {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
    
            // 配置PostgreSQL CDC连接器
            PostgreSQL postgres = new PostgreSQL()
                .hostname("localhost")
                .port(5432)
                .database("mydb")
                .username("myuser")
                .password("mypassword");
    
            // 定义表结构
            Schema schema = new Schema()
                .field("id", DataTypes.INT())
                .field("name", DataTypes.STRING());
    
            // 注册PostgreSQL CDC源表
            tableEnv.connect(postgres)
                .withSchema(schema)
                .withScanStartupMode(ScanStartupMode.EARLIEST_OFFSET) // 设置为从最早的偏移量开始同步数据
                .inAppendMode() // 以追加模式写入结果表
                .registerTableSource("source_table");
    
            // 创建结果表
            tableEnv.connect(new StreamTableDescriptor("result_table", ...)) // 替换为实际的结果表描述符
                .withSchema(schema)
                .inAppendMode()
                .registerTableSink("result_table");
    
            // 执行查询并将结果写入结果表
            Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM source_table");
            tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print(); // 打印结果到控制台,可以替换为其他输出方式
    
            // 执行作业
            env.execute("Flink CDC Demo");
        }
    }
    

    上述代码中,通过设置ScanStartupModeEARLIEST_OFFSET,可以实现从最早的偏移量开始同步数据。同时,可以使用Flink的检查点机制来保存同步进度,并在任务失败或重启时从上次的检查点恢复同步进度。

    2024-02-27 13:37:26
    赞同 展开评论 打赏
  • 增量快照都支持。按照官网文档
    https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-3.0/content/connectors/postgres-cdc.html
    。应该是兼容的吧。此回答来自钉群Flink CDC 社区。

    2024-02-26 18:01:10
    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
  • 相关电子书

    更多
    云栖大会:开源 PolarDB 架构演进、关键技术与社区建设 立即下载
    2023云栖大会:和客户一起玩转PolarDB新特性 立即下载
    2023云栖大会:PolarDB for AI 立即下载