实时计算 Flink版产品使用合集之从Timestamp开始读取数据时间过长是什么导致的

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:flink1.7,oracle-cdc 2.3版本,latest模式下,能记录上次增量同步的位置吗?


flink1.7,oracle-cdc 2.3版本,latest模式下,能记录上次增量同步的位置吗,如果job中断了,重新启动后,能记录从原来的记录scn位置继续同步,而不是从现在数据库最新的scn位置开始同步


参考回答:

自己保存checkponit,从最新一次的checkpoint启动,checkponit默认是不保存的


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问题二:Flink CDC 重新创建可以吗?


Flink CDC yarn application -kill application_1698714528036_0006 然后./yarn-session.sh -nm test -d 重新创建可以吗?


参考回答:

你可以试试


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问题三:flink cdc 从timestamp起,过了好久才能读到数据 怎么回事,有遇到过吗?


flink cdc 从timestamp起,过了好久才能读到数据 怎么回事,有遇到过吗?


参考回答:

checkpoint时间太长了


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问题四:Flink oraclecdc的全量支持checkpoint嘛?


Flink oraclecdc的全量支持checkpoint嘛?


参考回答:

支持


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问题五:Flink CDC里面是有封装kafka吗?


Flink CDC里面是有封装kafka吗?


参考回答:

Flink CDC本身并不直接封装Kafka,它主要用于从源数据库中捕获变更数据。然而,在实际使用中,为了实现实时数据集成和分析,Flink CDC可以与Kafka进行集成。例如,可以将CDC捕获的数据通过Flink程序进行处理后,再将结果输出到Kafka中。

此外,根据具体业务需求,也可以将Flink CDC和Kafka Streams一起使用。Debezium官方架构图中,就是通过Kafka Streams直接实现的CDC功能。在这种情况下,Flink可以作为流处理引擎,对从Kafka中消费的数据进行处理。


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