Flink CDC里flink流作业1读取paimon表A数据插入另一张表，后面怎么做？

问题分析

在Flink CDC场景中，流作业1从Paimon表A读取数据并插入到另一张表。如果Paimon表A被DROP后重新创建，流作业1可能会出现“假死”现象。用户的问题可以分为以下几点： 1. 是否必须重启流作业1：当Paimon表A被重建后，流作业1是否需要重新启动。 2. 假死是否正常：这种现象是否是预期行为。 3. 原因分析：假死是否因为Flink作业仍然尝试读取旧表的快照（snapshot）。

以下是基于知识库资料的详细解答。

解答

1. 是否必须重启流作业1

是的，必须重启流作业1。
当Paimon表A被DROP并重建后，其元数据和快照文件会被重置。流作业1在运行时依赖于Paimon表A的快照文件列表来消费数据。如果表被重建，原有的快照文件将不再存在，而流作业1仍然会尝试从旧的快照文件中读取数据，导致无法继续消费新数据。此时，流作业1会进入“假死”状态，表现为无数据流动但作业未报错。

要解决这一问题，需要重新启动流作业1，以便它能够重新初始化并绑定到新的Paimon表A的快照文件列表上。

2. 假死是否正常

假死是正常现象，这是由Flink和Paimon的设计机制决定的。
Paimon表的消费依赖于快照文件，而快照文件是表的状态记录。当Paimon表A被DROP并重建后，原有的快照文件会被删除，新的快照文件从零开始生成。然而，流作业1在运行时并不会自动感知到表的重建，而是继续尝试从旧的快照文件中读取数据。由于旧的快照文件已不存在，流作业1无法获取新的数据变更，从而进入“假死”状态。

这种现象在Flink和Paimon的集成中是预期行为，尤其是在表结构发生重大变更（如DROP和重建）时。

3. 原因分析

假死的根本原因是Flink作业仍然尝试读取旧表的快照。
具体来说： - Paimon表A的快照文件是流作业1消费数据的入口。当表被DROP并重建后，原有的快照文件被删除，新的快照文件与旧的快照文件没有任何关联。 - 流作业1在运行时依赖于Flink的状态（State）来记录消费位点。如果表被重建，流作业1的状态中记录的消费位点（即旧快照文件的ID）将失效，但由于Flink作业不会自动感知表的重建，它仍然尝试从无效的快照文件中读取数据。 - 这种情况下，流作业1无法获取新的数据变更，表现为“假死”。

解决方案

为了避免或解决上述问题，可以采取以下措施：

方法一：重启流作业1

• 操作步骤：
  1. 停止流作业1。
  2. 重新启动流作业1，确保它能够重新初始化并绑定到新的Paimon表A的快照文件列表上。
• 适用场景：适用于表结构发生重大变更（如DROP和重建）的情况。

方法二：使用Consumer ID

• 操作步骤：
  1. 在流作业1中为Paimon源表算子设置consumer-id参数，例如：

     SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('consumer-id' = 'test-id') */;
     

  2. 当表被重建后，可以通过设置'consumer.ignore-progress' = 'true'重置消费位点，例如：

     SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('consumer-id' = 'test-id', 'consumer.ignore-progress' = 'true') */;
     

• 优势：Consumer ID可以保存消费进度，并防止未被消费的快照文件因过期被删除。即使表被重建，也可以通过重置消费位点恢复消费。

方法三：调整快照文件过期时间

• 操作步骤：
  1. 在Paimon表的配置中增加快照文件的过期时间，例如：

     WITH ('snapshot.ttl' = '2h')
     

  2. 确保在表重建前，流作业1有足够的时间完成对旧快照文件的消费。
• 适用场景：适用于表重建频率较低且可以容忍较长快照保留时间的场景。

总结

• 假死是正常现象，原因是流作业1仍然尝试读取旧表的快照文件。
• 必须重启流作业1，以重新绑定到新的Paimon表A的快照文件列表上。
• 推荐解决方案：使用Consumer ID保存消费进度，并在表重建后重置消费位点，避免频繁重启作业。

通过以上方法，可以有效解决Paimon表重建后流作业假死的问题，同时提升系统的稳定性和可维护性。