Flink问题之中文有乱码如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。

问题一:集群重启如何保证带状态的任务自动从最近一个checkpoint恢复?


集群重启如何保证带状态的任务自动从最近一个checkpoint恢复?


参考回答:

FixedDelaStrategy 默认是从最近一个ck 恢复,其他的策略可以看官网。如果你是想问怎么实现的,不建议在邮件列表里问实现原理的问题。可以google找相关文章、相关flip 或者 直接debug源码。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/359846


问题二:关于savepoint恢复问题咨询?


hi, 社区  版本flink 1.7  我正在尝试从保存点(或检查点)还原flink作业,该作业的工作是从kafka读取->执行30分钟的窗口聚合(只是AggregationFunction,就像一个计数器)->下沉到kafka。  我使用rocksdb和启用检查点。  现在我尝试手动触发一个保存点。 每个汇总的期望值是30(1个数据/每分钟)。 但是,当我从保存点还原时(flink运行-d -s {savepoint的url}),聚合值不是30(小于30,取决于我取消flink作业并还原的时间)。 但是当作业正常运行时,它将达到30。  我不知道为什么有些数据似乎会丢失?  日志显示``No restore state for FlinkKafkaConsumer''    四川省成都市高新区天府三街199号 太平洋保险金融大厦A区11楼 11th Floor,Tower A,Pacific insurance finance Building, No.199 TianFu 3rd Street, GaoXin District, Chengdu, Sichuan Province Mobile +86 15817382279 Email wangchunhao@navercorp.com

NCloud

-----Original Message----- From: "王春浩"wa...@navercorp.com To: us...@flink.apache.org; Cc: Sent: 2021/5/26周三 17:03 (GMT+08:00) Subject: inquire about restore from savepoint

Hi Community,  version flink 1.7 im trying to make a flink job restore from a savepoint(or checkpoint), what the job do is reading from kafka -> do a 30-minutes-window aggregation(just AggregationFunction, acts like a counter) -> sink to kafka. i use rocksdb and enabled checkpoint. now i try to trigger a savepoint manually. the expected value of each aggregated one is 30(1 data/per minute). but when i restore from a savepoint(flink run -d -s {savepoint's url}), the aggregated value is not 30(less than 30, depends on the time i cancel flink job and restore). but when the job run normally, it gets 30. i don't know why could some data seems to be lost? and a log shows "No restore state for FlinkKafkaConsumer"*来自志愿者整理的flink邮件归档


参考回答:

看下你的 flink 命令对不对,然后去 Flink Web UI Checkpoint 界面,看下是否从 Savepoint 恢复(下面有个

restore path).

之后再看下你的窗口时间类型用的是什么。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/359849


问题三:有哪些flink状态查看工具可以使用?


我有一个flink sql写的数据实时同步作业,从mysql binlog cdc消费发到mongodb,仅此而已,没有lookup,也没有join。 查看checkpoint页显示状态有17MB,checkpoint耗时要2s。 想知道为什么状态会如此之大,有没有状态查看工具看看里面到底存了什么信息?*来自志愿者整理的flink邮件归档


参考回答:

可以使用 State Processor [1]。

[1] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/libs/state_processor_api/


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/359851


问题四:flink sql写mysql中文有乱码问题怎么办?


我的flink sql作业如下

SELECT product_name, window_start, window_end, CAST(SUM(trans_amt)ASDECIMAL(24,2)) trans_amt, CAST(COUNT(order_no)ASBIGINT) trans_cnt, -- LOCALTIMESTAMP AS insert_time, '微支付事业部'AS bus_name FROM(

mysql sink表的定义如下 CREATE TABLE XXX ( ) Engine=InnoDB AUTO_INCREMENT=31 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

运行起来后写入mysql表的数据带有中文乱码 ??????

查看作业运行日志后发现其使用了 UTF-16LE 字符集,有什么办法可以让其使用 utf8mb4 字符集么? 2021-05-17 18:02:25,010 INFO org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor [] - Received task GroupAggregate(groupBy=[product_name, window_start, window_end], select=[product_name, window_start, window_end, SUM_RETRACT(trans_amt) AS f3,COUNTRETRACT(orderno)ASf3,COUNTRETRACT(orderno)ASf3, COUNT_RETRACT(order_no) AS f4]) -> Calc(select=[CAST(product_name) AS product_name, (CAST(window_start) DATE_FORMAT _UTF-16LE'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') AS window_start, (CAST(window_end) DATE_FORMAT _UTF-16LE'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') AS window_end, CAST(f3)AStransamt,CAST(f3)AStransamt,CAST(f3) AS trans_amt, CAST(f4) AS trans_cnt, CAST(()) AS insert_time, _UTF-16LE'??????????????????':VARCHAR(2147483647) CHARACTER SET "UTF-16LE" AS bus_name]) -> Sink: Sink(table=[default_catalog.default_database.all_trans_5m_new], fields=[product_name, window_start, window_end, trans_amt, trans_cnt, insert_time, bus_name]) (1/1)#0 (1b5f26dcd9a6071f36753b93a0ea9bea), deploy into slot with allocation id 9f4c7d45bdf429f89158e2f8451663e0. 2021-05-17 18:02:25,013 INFO org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task [] - GroupAggregate(groupBy=[product_name, window_start, window_end, id, data_type, mer_cust_id, order_no, trans_date], select=[product_name, window_start, window_end, id, data_type, mer_cust_id, order_no, trans_date, MAX_RETRACT(trans_amt) AS trans_amt]) -> Calc(select=[product_name, window_start, window_end, trans_amt, order_no]) (1/1)#0 (ef6b0a94e75cc1665e4ce3d40e74ab0c) switched from CREATED to DEPLOYING.*来自志愿者整理的flink邮件归档


参考回答:

你在flinkSQL连接mysql表的时候配置url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8,像这样

CREATE TABLE jdbc_sink(

id INT COMMENT '订单id',

goods_name VARCHAR(128) COMMENT '商品名称',

price DECIMAL(32,2) COMMENT '商品价格',

user_name VARCHAR(64) COMMENT '用户名称'

) WITH (

'connector' = 'jdbc',

'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8',

'username' = 'mysqluser',

'password' = 'mysqluser',

'table-name' = 'jdbc_sink'

)


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/359853


问题五:flink sql支持Common Table Expression (CTE)吗?


flink sql支持Common Table Expression (CTE)吗?是不是可以通过 create temporary view xxx 来实现?CTE和temporary view的区别是什么? 例如 with toronto_ppl as ( SELECT DISTINCT name FROM population WHERE country = "Canada" AND city = "Toronto" ) , avg_female_salary as ( SELECT AVG(salary) as avgSalary FROM salaries WHERE gender = "Female" ) SELECT name , salary FROM People WHERE name in (SELECT DISTINCT FROM toronto_ppl) AND salary >= (SELECT avgSalary FROM avg_female_salary)*来自志愿者整理的flink邮件归档


参考回答:

支持。

如果只是在单个sql中复用expression,和temporary view基本一样,区别不大。

在某些优化路径上不同,一般没有实质影响。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/359854

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 数据处理
实时计算 Flink版产品使用合集之同步中文表和中文列乱码怎么处理
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
3月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
1月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1075 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
24天前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
142 56
|
5月前
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
851 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
4月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
1月前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
2月前
|
运维 搜索推荐 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
77 1
|
2月前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
3月前
|
存储 运维 监控
阿里云实时计算Flink版的评测
阿里云实时计算Flink版的评测
81 15

相关产品

  • 实时计算 Flink版