实时计算 Flink版产品使用合集之同步MySQL时,发现Timestamp字段少八个小时,该如何解决

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:Flink CDC用flinksql方式采集多张表,是每张表启动一个java进程吗?


Flink CDC用flinksql方式采集多张表,是每张表启动一个java进程吗?怎么处理比较合理?


参考回答:

Flink SQL为Flink提供了SQL接口,使得用户可以使用SQL语句进行数据的抽取、转换和加载(ETL)操作。在使用Flink SQL进行CDC操作时,不需要为每张表启动一个Java进程。

Flink SQL支持多表插入(Multi-table insert),你可以一次性的从多张表中抽取数据,然后将这些数据插入到你的目标表中。以下是一个简单的例子:

INSERT INTO my_target_table
SELECT * FROM source_table1
UNION ALL
SELECT * FROM source_table2;

在这个例子中,我们从source_table1source_table2两张源表中抽取数据,然后将这些数据插入到my_target_table目标表中。

在处理大量的表时,你可以考虑使用分区(Partition)来提高性能。通过分区,你可以将数据分散到多个并行任务中处理,从而提高处理速度。你可以根据表的名称、日期等字段进行分区。

例如,你可以这样分区:

INSERT INTO my_target_table
PARTITION BY YEAR(timestamp_column), MONTH(timestamp_column)
SELECT * FROM source_table1
UNION ALL
SELECT * FROM source_table2;

在这个例子中,我们根据timestamp_column的年份和月份对数据进行分区,然后将每个分区的数据插入到对应的my_target_table分区中。

需要注意的是,Flink SQL只支持静态分区,也就是说,你需要在运行前确定分区的数量。如果你需要根据数据动态地创建分区,你可能需要使用Flink的DataStream API进行编程实现。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574284



问题二:Flink CDC中mysq cdc 同步的时候Timestamp 少八个小时怎么处理?


Flink CDC中mysq cdc 同步的时候Timestamp 少八个小时怎么处理?


参考回答:

在Flink CDC同步MySQL时,如果发现Timestamp字段少八个小时,这通常是由于时区设置不正确导致的。具体地说,当Flink采用默认的UTC时区读取MySQL中的timestamp类型字段时,由于MySQL中的时间是按照特定时区(例如Asia/Shanghai)存储的,这就导致了Flink读取出来的时间与MySQL中的时间相差了8个小时。

解决这个问题的一种方法是在Flink的配置文件中添加如下配置:'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai'。这样,Flink就会使用正确的时区来读取MySQL中的时间字段。另一种方法是在SQL语句中使用LOCALTIMESTAMP或者手动给时间戳加8小时。

另外,值得注意的是,从Flink 1.13版本开始,对于处理时间相关的操作,不会再出现因为时区问题导致的时间差异。所以,也可以考虑升级Flink的版本来解决这个问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574283



问题三:Flink CDC中database 为什么ORCLDB,不是ORCL吗?


Flink CDC中database 为什么ORCLDB,不是ORCL吗?


参考回答:

在 Flink CDC 中,ORCLDB 是指 Oracle 数据库的一种特定的模式(Schema)名称,而不是数据库本身的名称。这个名称的选择并不固定,可以根据实际情况进行自定义。

通常,在 Flink CDC 的配置中,需要指定要读取的数据库名称和表名称。如果您的 Oracle 数据库名称是 ORCL,那么可以在 Flink CDC 的配置中使用它。

例如,以下是一个 Flink CDC 配置的示例:

source:
  type: mysql-cdc # 使用 MySQL CDC
  hostname: localhost
  port: 3306
  username: root
  password: password
  server-id: 1
  database-name: ORCL # 指定数据库名称为 ORCL
  table-name: my_table

请注意,根据实际情况,您可能需要根据 Flink CDC 对特定数据库的支持情况或使用的特定 CDC 连接器进行相应的配置调整。确保根据您的数据库环境和需求正确设置 database-name 和其他相关的配置项。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574282



问题四:Flink CDC两个数据库都是新建的,都启动了数据捕获等等配置,可以帮忙看看吗?


Flink CDC用sqlservercdc,版本是2.4.2,,'database-name' = '数据库',数据库有中划线-,好像没法捕获数据,我把图里数据库改成没带中划线的数据库,就可以进行cdc捕获,两个数据库都是新建的,都启动了数据捕获等等配置,可以帮忙看看吗,是我哪里操作有问题吗?


参考回答:

这个问题可能是由于在 Flink SQL 中,database-name 的值需要使用双引号(")进行转义。你可以在 database-name 后面加上双引号,例如:

INSERT INTO my_sink
SELECT *
FROM "数据库".cdc.tbl_name;

这样应该就能正确识别带有中划线(-)的数据库名称了。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574281



问题五:Flink CDC这个connector在哪里可以找到?


Flink CDC这个connector在哪里可以找到?flink sql 把数据插入到clickhouse


参考回答:

Flink CDC connector可以在Flink的官方网站上找到,具体位置是:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/connectors/table/cdc/

关于将数据插入到ClickHouse的问题,可以使用Flink SQL中的INSERT INTO语句来实现。具体的语法如下:

INSERT INTO clickhouse_table (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);

其中,clickhouse_table是要插入数据的表名,column1、column2等是表中的列名,value1、value2等是要插入的数据值。需要注意的是,在执行INSERT INTO语句之前,需要先创建好对应的ClickHouse表,并且确保该表与要插入的数据格式一致。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574279

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
|
4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。
519 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
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。
|
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。
3761 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
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
559 56
|
11月前
|
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。
711 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
12月前
|
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。
|
人工智能 Apache 流计算
Flink Forward Asia 2024 上海站|探索实时计算新边界
Flink Forward Asia 2024 即将盛大开幕!11 月 29 至 30 日在上海举行,大会聚焦 Apache Flink 技术演进与未来规划,涵盖流式湖仓、流批一体、Data+AI 融合等前沿话题,提供近百场专业演讲。立即报名,共襄盛举!官网:https://asia.flink-forward.org/shanghai-2024/
1337 33
Flink Forward Asia 2024 上海站|探索实时计算新边界
|
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。
|
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。
310 1

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多