实时计算 Flink版产品使用问题之如何避免集群重启后job信息和运行状态丢失

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
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里一般怎么解决维表更新问题,维表数据可能比主表数据后到的情况怎么办?

Flink CDC里一般怎么解决维表更新问题,维表数据可能比主表数据后到的情况,我看官方文档有个look up hint 的功能,所以来试试怎么搞?



参考答案:

可以使用无界流模式下的异步查找(Async Lookup):

  • 使用 Temporal Table Function 或者 Async I/O API 实现异步查找。在这种模式下,Flink会在join操作时保留尚未找到匹配项的记录,并在后续周期内继续查找最新的维表数据。这种方式可以有效地处理维表数据延迟到达的问题。

look up hint是Flink CDC中的一个功能,它可以用于优化维表查询的性能。当维表数据可能比主表数据更新的情况下,使用look up hint可以告诉Flink在执行维表查询时优先从维表获取数据。这样可以在一定程度上解决维表更新问题,提高查询的准确性和性能。

使用look up hint的方法如下:

  1. 在Flink SQL中,使用WITH子句指定要使用的hint。例如:
SELECT /*+ LOOK_UP('维表别名') */ ... FROM 主表 ...
  1. 在Flink CDC的源代码中,使用TableSourceTableSink接口实现自定义的源和汇操作,并在其中使用hint方法指定要使用的hint。例如:
TableSource<MyTableData> tableSource = new MyTableSource();
TableSink<MyTableData> tableSink = new MyTableSink();
TableResult result = env.sqlUpdate(
    "SELECT /*+ LOOK_UP('维表别名') */ ... FROM 主表 ...",
    tableSource, tableSink);

需要注意的是,look up hint并不能完全解决维表更新问题,它只能在一定程度上优化查询性能。如果维表的数据更新非常频繁,或者维表的数据量非常大,可能会导致查询结果仍然不准确。在这种情况下,可能需要采取其他策略来解决维表更新问题,例如定期同步维表和主表的数据、使用版本控制机制等。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590885



问题二:Flink CDC里阿里云VVR可以接管我们自建的Flink集群吗?

Flink CDC里阿里云VVR可以接管我们自建的Flink集群吗?



参考答案:

那好像不行.如果自有集群,还是推荐dinky吧,毕竟人家有cdas。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590884



问题三:Flink CDC里我写了一个look up hint 没有生效,怎么办?

Flink CDC里我写了一个look up hint 没有生效,,flink 版本1.16 ,不知道啥原因?



参考答案:

如果你在Flink CDC中写了一个look up hint但没有生效,你可以尝试以下几种方法:

  1. 检查你的look up hint是否正确。确保你在正确的表和字段上使用了look up hint,并且hint的值是正确的。
  2. 检查你的Flink版本是否支持look up hint。Flink CDC的look up hint是在Flink 1.13版本中引入的,如果你使用的是更早的版本,可能不支持这个功能。
  3. 检查你的Flink配置。确保你的Flink配置中包含了look up hint的相关设置。例如,你需要在flink-conf.yaml文件中添加以下配置:
table.execution.arrow.max-records-per-batch: 1000
table.execution.arrow.max-records-per-stream: 1000
table.execution.arrow.max-records-per-user-buffer: 1000
table.execution.arrow.min-batch-size: 0
table.execution.arrow.min-num-rows-for-batch: 0
table.execution.arrow.min-partition-size: 0
table.execution.arrow.partition-size: 1048576
table.execution.arrow.preferred-buffer-size: 134217728
table.execution.arrow.row-based-output-format: true
table.execution.arrow.use-memory-mapped-buffers: false
table.execution.arrow.use-thread-local-buffers: false
  1. 如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试升级你的Flink版本或者联系Flink社区寻求帮助。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590883



问题四:Flink CDC里 解决办法是不是要设置好对应的重启策略啊?

Flink CDC里就是我这边搭建的flink standolone HA(基于zk + hdfs) 的集群 重启后 上面运行的job信息都会丢失 解决办法是不是要设置好对应的重启策略和checkpoint或者savepoint来实现?



参考答案:

找个开发平台管理任务我推荐阿里云vvr。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590882



问题五:Flink CDC里mysqlcdc 源库有2张表一下子更新几万条数据 任务会挂掉 这种情况 ?

Flink CDC里mysqlcdc 源库有2张表一下子更新几万条数据 任务会挂掉 这种情况 有什么好的办法? 除了增加内存。



参考答案:

试试加上这几个debezium的配置行不行。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590880

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
zdl
|
2月前
|
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
173 56
|
2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。
|
3月前
|
存储 Kubernetes 调度
Flink 批作业如何在 Master 节点出错重启后恢复执行进度?
本文由阿里云研发工程师李俊睿撰写,介绍了Flink 1.20版中新引入的批作业进度恢复功能。文章涵盖背景、解决思路、使用效果及启用方法。此前,若JobMaster故障,批作业需重头开始,造成进度丢失。新功能通过将JM状态持久化至外部存储并在故障后利用这些状态恢复作业进度,避免了这一问题。使用该功能需启用集群高可用并配置相关参数。
217 7
Flink 批作业如何在 Master 节点出错重启后恢复执行进度?
|
3月前
|
数据可视化 大数据 数据处理
评测报告:实时计算Flink版产品体验
实时计算Flink版提供了丰富的文档和产品引导,帮助初学者快速上手。其强大的实时数据处理能力和多数据源支持,满足了大部分业务需求。但在高级功能、性能优化和用户界面方面仍有改进空间。建议增加更多自定义处理函数、数据可视化工具,并优化用户界面,增强社区互动,以提升整体用户体验和竞争力。
51 2
|
3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
|
消息中间件 监控 Java
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
90 1
|
3月前
|
SQL 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后,我发现Flink凭借其流批一体的优势,在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理,还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理,确保数据处理既快又准。此外,Flink提供了多样化的编程接口和运维工具,简化了开发流程,但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用,Flink展现了高可用性和安全性,不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具,以提升用户体验。
151 0
|
3月前
|
SQL 运维 数据管理
在对比其他Flink实时计算产品
在对比其他Flink实时计算产品
|
5月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
实时计算 Flink版产品使用问题之怎么关闭HDFS的Web界面
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。
|
5月前
|
存储 SQL 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之如何高效地将各分片存储并跟踪每个分片的消费位置
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版