实时计算 Flink版产品使用问题之如何查看作业实时流入的带宽大小

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的vvr 这边怎么看流量多少?实时流入的带宽大小

Flink的vvr 这边怎么看流量多少?实时流入的带宽大小



参考答案:

在Apache Flink中,查看实时数据流的流量和实时流入的带宽大小通常涉及对系统性能的监控和度量。由于Flink本身并不直接提供一个名为“vvr”的特定工具或指标来直接查看流量,我们可以通过以下方式来间接获取这些信息:

  1. 使用Flink的Metric系统
    Flink提供了一个强大的Metric系统,允许用户自定义和监控各种系统性能指标,包括数据流的流入量。通过自定义Metric,可以灵活地监控和收集关于数据流量的信息。

步骤概述:

创建自定义Metric:在Flink作业中创建一个自定义的Metric类,用于记录和更新流入量指标。

注册Metric:在Flink作业的适当位置(如SourceFunction或ProcessFunction中)注册这个Metric。

监控和报告:使用Flink的Dashboard或其他监控工具(如Prometheus、Grafana)来查看和报告这个Metric的值。

  1. 利用第三方监控工具
    除了Flink内置的Metric系统外,还可以利用第三方监控工具来监控Flink作业的流量和带宽使用情况。这些工具通常能够与Flink集成,并提供更全面的系统监控和性能分析功能。

常用工具:

Prometheus:一个开源的系统监控和警报工具,可以与Flink集成以收集各种系统指标。

Grafana:一个开源的度量分析和可视化套件,可以与Prometheus结合使用,以图形化方式展示Flink作业的流量和性能数据。



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问题二:Flink的vvp有支持standby JobManager么?用于JM crash时作业快速恢复

Flink的vvp有支持standby JobManager么?用于JM crash时作业快速恢复



参考答案:

不是standby,是会在jm挂掉后拉起



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问题三:Flink的ODPS离线表的binlog产生的tps有多大?

如果下游MQ写入的tps是5w,但是我们希望对flink做下限流(毕竟4-5w太高了,怕影响到MQ),Flink的ODPS离线表的binlog产生的tps有多大?



参考答案:

Flink 本身并没有直接提供针对外部系统的动态限流功能,它主要处理的是数据流的处理速度和数据量的控制

关于 Flink ODPS 离线表的 binlog 产生的 TPS(每秒事务数),这主要取决于几个因素:

源数据库的写入速率:如果源数据库的写入速率很高,那么 Flink 所接收到的 binlog 数据量也会相应增加。

Flink 的处理能力:Flink 的并行度、任务配置、资源分配等都会影响其处理 binlog 的能力。

数据变更类型:INSERT、UPDATE 和 DELETE 操作产生的 binlog 数据量是不同的。一般来说,UPDATE 和 DELETE 操作产生的 binlog 数据量要大于 INSERT 操作。

数据表的大小:数据表的大小也会影响 binlog 的产生速率。如果表中的数据经常变动,那么产生的 binlog 也会更多。

由于上述因素的不确定性,很难准确估算 Flink ODPS 离线表的 binlog 产生的 TPS。如果您想对 Flink 进行限流,可能需要考虑在 Flink 上游的源数据库或中间件层面进行控制,例如通过数据库的读写锁、中间件的流量控制等手段来实现。

阿里云 HBase SQL 服务(Phoenix)+ 阿里云 MQ 的组合,可以考虑使用阿里云提供的 API 网关服务来实现流量控制和限流功能。



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问题四:Flink的jar作业的这个地方支持配置密钥吗?

Flink的jar作业的这个地方支持配置密钥吗?



参考答案:

应该是不行的,密钥托管文档没有说明



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问题五:Flink的jar作业,mysql cdc全量阶段,啥时候支持自定义查询语句?

Flink的jar作业,mysql cdc全量阶段,啥时候支持自定义select from xxx查询语句?全量阶段,mysql cdc获取全量数据使用select from xxx where id> and id<这样的语句去mysql查的,目前是固定的,之前沟通过好像说后面会支持自定义select的字段


参考答案:

查询了一下,貌似是不支持的,可能我还看的不够多,额

link CDC Connector for MySQL 在全量读取阶段使用的是固定的SQL查询语句,通常是SELECT * FROM table_name WHERE 1=1,这表示选择表中的所有记录。这种查询方式简单且通用,但并不支持自定义的SQL语句,例如使用SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE id > x AND id < y。

其实你可以 使用批处理作业:在Flink中创建一个批处理作业,使用自定义的SQL查询语句从MySQL中读取数据,然后再将这些数据输出到Flink CDC Connector进行增量读取



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