实时计算 Flink版产品使用问题之如何进行数据校验和订正

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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的数据校验和订正怎么做?

flink-cdc的数据校验和订正怎么做?



参考答案:

首先需要定义校验规则,这可能包括数据格式、范围、唯一性等。在 Flink CDC 中,可以在数据流处理过程中加入校验逻辑,然后在进行数据修订啦

如果发现数据不符合校验规则,需要设计订正逻辑。这可能涉及到更新数据、标记数据为错误或者进行数据转换等操作。在 Flink 中,可以使用状态和时间管理功能来处理数据订正,然后就是在数据流处理过程中,可能会遇到异常数据导致处理流程中断。Flink 提供了异常处理机制,比如侧输出或者自定义异常处理函数,来确保异常数据不会影响整个数据流的处理

参考文档



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问题二:flink-cdc3.1现在可以支持排除表选项了么,是哪个属性设置?

flink-cdc3.1现在可以支持排除表选项了么,是哪个属性设置?



参考答案:




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https://developer.aliyun.com/ask/659747



问题三:flink-cdc sqlserver op 字段如何获取?

flink-cdc sqlserver op 字段如何获取?



参考答案:

在Flink CDC中,针对SQL Server数据源,如果您希望获取数据操作类型(如插入、更新、删除等操作),可以利用Flink提供的虚拟列功能。虽然提供的参考资料中主要讨论的是MySQL CDC的特性,包括支持通过op_type虚拟列获取数据操作类型,但Flink CDC对于不同数据库源的处理逻辑相似。

对于SQL Server,您也可以尝试使用类似的虚拟列功能来获取操作类型。尽管直接文档中未明确列出SQL Server的op_type支持情况,但在实现上Flink CDC通常会提供一种方式来识别变更数据捕获(CDC)事件的操作类型。这通常涉及到在SQL查询中包含特殊的虚拟列,该列会根据数据变更的类型自动填充相应的标记(如+I表示插入,-D表示删除,+U/-U表示更新)。

因此,您可以在Flink SQL中编写类似如下查询来尝试获取SQL Server的变更操作类型:

请注意,具体的配置属性(如connector的具体名称)可能需根据Flink CDC针对SQL Server的实际实现进行调整。如果op_type不直接适用,请查阅Flink CDC针对SQL Server的最新文档或API,了解如何正确配置以识别操作类型。



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问题四:flink-1.15 升级至1.17 作业启动正常,但数据没有正常写入下游,怎么解决?

作业 vvr-6.0.7-flink-1.15 升级至vvr-8.0.6-flink-1.17 作业启动正常,但数据没有正常写入下游,怎么解决?



参考答案:

Kafka broker 的版本过低,或 Kafka broker 响应的 API 版本有误。Flink Kafka connector 仅支持 Kafka 0.11 及以上版本。

解决方案: 将 Kafka broker 版本升级至 0.11 及以上



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问题五:flink Task 故障恢复

flink Task 故障恢复,作业配置了Restart Strategies,作业在重启时会从checkpoint状态里启动吗?还是无状态重启的?



参考答案:

固定延迟重启策略(Fixed Delay Restart Strategy):在给定的尝试次数内,作业将在固定延迟后重启。

失败率重启策略(Failure Rate Restart Strategy):根据作业失败的频率来决定重启。



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