flinkcdc2.4.2读取sqlserver写入iceberg不是边读边写吗 ？

根据您描述的问题，Flink CDC 2.4.2 在读取 SQL Server 数据并写入 Iceberg 表时，存在数据读取与写入不一致的情况。日志显示读取了大量数据（276万条），但 Iceberg 表中仅写入了少量数据（8095条）。此外，日志中显示仅有初始阶段有 commit 操作，后续未再提交，并且 TaskManager 内存占用较高。以下是针对该问题的分析和解决方案：

1. 问题分析

1.1 数据未提交的原因

• Checkpoint 配置问题：Flink 的流式写入通常依赖 Checkpoint 机制来保证数据一致性。如果 Checkpoint 配置不合理或未正确触发，可能导致数据未被提交到 Iceberg 表中。
• 反压问题：TaskManager 内存占用较高可能表明下游 Sink 端（Iceberg）处理速度较慢，导致反压传递到上游 Source 端（SQL Server CDC），从而影响数据提交。
• Iceberg 表的写入模式：Iceberg 支持两种写入模式：append 和 complete。如果写入模式配置不当，可能导致数据未正确写入。

1.2 内存占用高的原因

• 数据积压：如果下游 Iceberg 表的写入速度较慢，可能导致数据在 Flink 的缓冲区中积压，进而占用大量内存。
• 并行度配置不足：Flink 作业的并行度设置过低可能导致任务处理能力不足，进一步加剧内存压力。

2. 解决方案

2.1 检查并优化 Checkpoint 配置

• 启用并调整 Checkpoint：
  • 确保启用了 Checkpoint，并合理设置间隔时间。例如：

  execution.checkpointing.interval=10s
  execution.checkpointing.mode=EXACTLY_ONCE
  

  • 如果 Checkpoint 频率过高可能导致性能下降，建议根据实际数据量调整为合理的值（如30秒或1分钟）。
• 检查 Checkpoint 存储路径：
  • 确保 Checkpoint 路径配置正确，并且存储系统（如 HDFS 或 OSS）有足够的空间和性能支持。

2.2 优化 Iceberg 写入配置

• 确认写入模式：
  • 确保 Iceberg 表的写入模式为 append，以避免覆盖已有数据。示例配置如下：

  .outputMode("append")
  

• 调整 Iceberg 的 Commit 策略：
  • Iceberg 默认使用基于文件的 Commit 策略。如果数据量较大，可以尝试调整 Commit 频率或文件大小限制。例如：

  iceberg.commit.manifest.target-size-bytes=8388608  # 8MB
  iceberg.commit.manifest.min-count-to-merge=10
  

2.3 提高下游处理能力

• 增加 TaskManager 资源：
  • 增加 TaskManager 的内存和 CPU 资源，缓解内存压力。例如：

  taskmanager.memory.process.size=4g
  taskmanager.numberOfTaskSlots=4
  

• 提高并行度：
  • 根据数据量和集群资源，适当提高 Flink 作业的并行度。例如：

  parallelism.default=4
  

2.4 监控和排查反压

• 监控反压情况：
  • 使用 Flink Web UI 查看反压指标，定位瓶颈所在。如果发现 Sink 端存在反压，需优化 Iceberg 表的写入性能。
• 优化 Iceberg 表结构：
  • 确保 Iceberg 表的分区策略合理，避免过多小文件导致写入性能下降。例如：

  PARTITIONED BY (date_column)
  

2.5 检查日志和错误信息

• 查看详细日志：
  • 检查 Flink 作业日志，确认是否存在其他异常（如网络超时、权限问题等）。
• 排查 Binlog 读取问题：
  • 如果 SQL Server 的 Binlog 数据量较大，可能导致读取延迟。建议调整 Binlog 保留时间，确保数据可被正常读取。

3. 示例配置

以下是一个完整的 Flink CDC 读取 SQL Server 并写入 Iceberg 的示例配置：

# Flink 配置
execution.checkpointing.interval=30s
execution.checkpointing.mode=EXACTLY_ONCE
parallelism.default=4

# TaskManager 资源配置
taskmanager.memory.process.size=4g
taskmanager.numberOfTaskSlots=4

# Iceberg 配置
sink-conf.connector=iceberg
sink-conf.catalog-name=dlf_catalog
sink-conf.catalog-database=iceberg_db
sink-conf.io-impl=org.apache.iceberg.aliyun.oss.OSSFileIO
sink-conf.oss.endpoint=<yourOSSEndpoint>
sink-conf.access.key.id=<yourAccessKeyId>
sink-conf.access.key.secret=<yourAccessKeySecret>
sink-conf.warehouse=<yourOSSWarehousePath>

4. 注意事项

• Binlog 保留时间：确保 SQL Server 的 Binlog 保留时间足够长（如7天），以避免数据丢失。
• DLF Catalog 配置：如果使用 DLF Catalog，请确保其配置正确，并且 Iceberg 表的元数据能够正常访问。
• 内存调优：如果内存占用仍然较高，可以尝试调整 Flink 的内存管理参数，如 taskmanager.memory.managed.fraction。

通过以上步骤，您可以有效解决 Flink CDC 读取 SQL Server 数据并写入 Iceberg 表时的数据不一致问题。如果问题仍未解决，建议进一步分析日志并联系技术支持团队获取帮助。