实时计算 Flink版产品使用合集之使用JDBC方式读取Oracle的number类型时,通过什么方式进行映射

简介: 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。

问题一:有没有人知道,flinkSQL,用jdbc方式读取oracle的number类型怎么映射?


有没有人知道,flinkSQL,用jdbc方式读取oracle的number类型怎么映射?


参考回答:

在Flink SQL中,我们通常使用JDBC连接器来读取Oracle数据库的数据。对于Oracle的NUMBER类型,我们可以将其映射为Java中的BigDecimal类型。但是请注意,Oracle NUMBER类型具有一定的长度和小数位数限制,因此在映射为BigDecimal类型时,需要注意数据的溢出和精度丢失等问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571651


问题二:flink standalone模式,jobmanager无法回收fail的任务,这个怎么解决的?


flink standalone模式,jobmanager无法回收fail的任务,这个怎么解决的?


参考回答:

如果你在 Apache Flink Standalone 模式下遇到了 jobmanager 无法回收 fail 的任务并导致 oom (Out Of Memory)问题,你可以尝试以下方法:

  1. 增加 jobmanager 和 taskmanager 的 heap 大小:在 conf/flink-conf.yaml 文件中,你可以增加 jobmanager.memory.process.sizetaskmanager.memory.process.size 参数以增加内存大小。这可以防止 oom 问题的发生。
  2. 合理分配 taskmanager 数量:在 conf/flink-conf.yaml 文件中,你可以增加 taskmanager.numberOfTaskSlots 参数来增加 taskmanager 的数量,从而分担工作负载,减少 oom 的可能性。
  3. 使用 slot 共享:在 Flink 中,你可以设置 taskmanager 之间的共享slot数量,以减少 oom 的风险。
  4. 使用合理的并行度:在 Flink SQL 中,你可以设置合理的并行度,以减少 oom 的风险。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571650


问题三:flink1.17 cdc Sqlserver 为什么没有数据?


flink1.17 cdc Sqlserver 为什么没有数据?


参考回答:

您好,Flink 1.17的CDC在Sqlserver没有数据可能有以下几种原因:

  1. 数据源配置错误:在配置Flink CDC数据源时,可能会出现连接字符串、用户名、密码等参数配置错误的情况,这可能会导致Flink CDC无法正确连接到SQL Server数据库。
  2. 表配置错误:当配置Flink CDC的表时,如果表名、列名、主键或数据类型等配置不正确,那么Flink CDC可能无法正确识别表结构及其数据变化。
  3. CDC Event未包含修改的行数据:有时,Flink CDC读取的CDC Event可能并未包含修改的行数据。这可能是由于底层的CDC技术(如MySQL binlog)未能正确捕获到数据修改。
  4. 底层CDC技术问题:请确保检查底层数据库(如MySQL)的binlog配置是否正确,并确保没有其他设置剔除了binlog数据,例如在SQL中使用了statement readonly等操作。
  5. SQL Server的CDC功能未开启:确保已在SQL Server中启用CDC功能,并正确地创建了一个CDC实例。同时,必须启动SQL Server代理服务来保证CDC功能正常工作。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571648


问题四:我用了flink1.13.5 的datastream 的batch处理,有哪位知道啊?


我用了flink1.13.5 的datastream 的batch处理,container已经申请到cpu和内存了,但是就是没有slot 有哪位大神知道啊? 报错如下:


参考回答:

这个问题可能是由于Flink的TaskManager没有足够的资源来分配给新的任务。你可以尝试以下方法来解决这个问题:

  1. 增加TaskManager的数量。你可以在Flink的配置文件中设置taskmanager.numberOfTaskSlots的值来增加TaskManager的数量。例如,如果你有4个CPU和8GB内存的节点,你可以将这个值设置为32(因为每个TaskManager可以运行4个并行的任务)。
  2. 调整TaskManager的资源分配策略。你可以在Flink的配置文件中设置taskmanager.network.memory.mintaskmanager.network.memory.max的值来调整TaskManager的网络内存分配策略。例如,你可以将这两个值设置为相同的值,以确保TaskManager有足够的网络内存来处理所有的任务。
  3. 检查你的应用程序是否在提交时指定了正确的并行度。如果应用程序的并行度超过了TaskManager的数量,那么Flink可能无法为所有任务分配到足够的资源。
  4. 检查你的应用程序是否有内存泄漏或者资源占用过高的问题。如果有,你需要修复这些问题,以确保TaskManager有足够的资源来处理所有的任务。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571647


问题五:Flink维表join的话是用事件时间还是处理时间啊?


Flink维表join的话是用事件时间还是处理时间啊?


参考回答:

一般是proctime


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/571645

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
8月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
716 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
Oracle Java 关系型数据库
【YashanDB知识库】如何配置jdbc驱动使getDatabaseProductName()返回Oracle
【YashanDB知识库】如何配置jdbc驱动使getDatabaseProductName()返回Oracle
|
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。
4270 74
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
SQL Oracle Java
【YashanDB知识库】oracle与yashanDB的jdbc返回常量列"0.00"的精度和刻度不一致
本文分析了YashanDB中一个客户遇到的问题:常量列"0.00"在Java中被错误映射为整型而非浮点型,导致查询失败。问题源于Oracle与YashanDB的JDBC驱动对常量列"0.00"精度和刻度处理的差异。在未定义状态下,Oracle返回的精度和刻度值可能导致Java程序误判类型。解决方法是修改Java程序,统一使用Decimal类型接收数据,并根据实际字符类型解析。文章提醒,在从Oracle迁移到YashanDB时,需特别注意数值类型的处理差异,避免类似问题发生。
zdl
|
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
701 56
|
安全 Oracle 关系型数据库
三大漏洞遭利用!Mitel与Oracle产品紧急警示
三大漏洞遭利用!Mitel与Oracle产品紧急警示
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
892 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
SQL Oracle Java
【YashanDB 知识库】oracle 与 yashanDB 的 jdbc 返回常量列"0.00"的精度和刻度不一致
oracle 数值类型只有 number 类型,float 和 integer 都只是 number 类型的子类。 且 oracle 的类型 number 类型还有未定义状态,此时取精度(precision)和刻度(scale) 都是不准确的,如果是未定义状态,还是通过精度和刻度判断是否能够转换为整型也是不严谨的,

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多