实时计算 Flink版产品使用问题之如何提高Flink从MySQL读取数据的速度并减少延迟

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读取mysql比较慢,导致延迟比较大 有啥提速方式呀?

Flink读取mysql比较慢,导致延迟比较大 有啥提速方式呀?



参考答案:

Flink读取MySQL数据速度慢,可以通过以下几种方式来尝试提速:

  1. 优化作业配置:
  • 增加JobManager和TaskManager的资源分配。例如,提高CPU和内存的大小,以适应并发大或拓扑复杂的作业需求。
  • 根据作业的特点调整并行度,合理分配资源以提高数据处理效率。
  1. 使用Flink CDC:
  • Flink CDC(Change Data Capture)是一种高效的数据同步工具,可以实现MySQL的整表和增量读取。相比于传统的JDBC方式,CDC通常能提供更低的延迟和更高的吞吐量。
  • 通过Flink CDC抓取MySQL中的数据,并将其汇入到目标存储系统中,这种方式可以大幅提高数据读取的效率。
  1. JDBC优化:
  • 确保使用的JDBC驱动是最新版本,且与MySQL数据库版本兼容。
  • 调整JDBC连接参数,如增加连接池大小、调整批量获取数据的阈值等,以减少网络往返次数和提高数据传输效率。
  1. SQL语句优化:
  • 对SQL查询进行优化,避免复杂的联接和子查询,减少数据扫描的范围。
  • 使用分区表和索引来加速查询过程。
  1. 网络优化:
  • 确保Flink集群与MySQL数据库之间的网络连接稳定且带宽充足。
  • 如果可能,将Flink集群部署在与MySQL数据库同一局域网内,以减少网络延迟。
  1. 硬件优化:
  • 升级MySQL服务器的硬件,如使用更快的磁盘(SSD)、更多的内存和更强大的CPU。

综上所述,提升Flink读取MySQL的速度需要从多个方面进行考虑和调整,包括作业配置、数据同步工具的选择、JDBC连接的优化、SQL查询的优化以及硬件资源的升级等。通过综合这些方法,您可以有效提高Flink读取MySQL的性能,减少延迟。



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问题二:Flink的cdas后续会支持自动加表吗?例如,.* 或者正则

Flink的cdas后续会支持自动加表吗?例如,.* 或者正则



参考答案:

这个正在看怎么不中断作业,现在的情况是需要重启一下作业,停下来打一个cp,然后再启动。



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问题三:Flink的这个假如用时间函数过滤 , 是会一直动态生效的吧?

Flink的这个假如用时间函数过滤 , 是会一直动态生效的吧?



参考答案:

在Flink中,使用时间函数进行过滤时,是会一直动态生效的。

Flink的时间处理机制是基于事件时间(EventTime)或处理时间(ProcessingTime)的概念来实现的。这意味着,一旦定义了时间特性和时间戳,Flink会根据这些信息来处理数据流,并在指定的时间窗口内进行计算。例如,如果您定义了一个基于时间的窗口,如滑动窗口或滚动窗口,Flink会自动根据数据的时间和窗口的定义来分配数据到相应的窗口,并在窗口关闭时触发计算。

具体来说,Flink中的窗口算子(如window)会根据时间戳和水位线(Watermarks)来动态地将数据分配到不同的窗口中。当窗口根据定义的时间长度达到时,Flink会触发窗口的计算逻辑,例如求和、计数或其他用户自定义的操作。这种机制确保了数据处理的连续性和动态性,使得时间函数能够在数据流不断流入的情况下持续生效。

此外,Flink还支持动态更新规则,例如在Flink CEP(Complex Event Processing)作业中,可以动态加载最新的规则来处理上游Kafka数据。这使得Flink能够适应变化的业务需求,实时地对数据流进行处理和分析。

综上所述,Flink的时间函数确实能够动态生效,并且可以根据业务需求进行灵活配置和更新。



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问题四:删除流没有被识别到, 后面加了一个参数 暂时解决。这个是Flink的bug吗?

删除流没有被识别到, 后面加了一个参数 暂时解决。这个是Flink的bug吗?



参考答案:

不是产品 bug,和您的代码相关【sink 有非确定性函数字段now(),影响了 upsert materialize 节点,后续会增加相应文档说明】。Flink 引擎侧VVR 6.0.7 和 8.x 版本在上线前都会给用户提示的~



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问题五:如果用Flink cdc 直接接业务数据,我们应该怎么去避免我们下游的计算任务和接入不出问题?

如果用Flink cdc 直接接业务数据,如果突然业务这边要回刷一整年的订单某个一段。这种我们应该怎么去避免我们下游的计算任务和接入不出问题,这个数据量和资源有比例吗?



参考答案:

在回刷之前用动态参数调整把并发度调整上去,具体的得看你们的数据量和计算量了。 https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/dynamically-update-deployment-parameters?spm=a2c4g.11174283.0.i2 



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