实时计算 Flink版产品使用问题之如何实现MVSOL同步到Doris,并且源库和目标库的库名不同

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:在Flink如果cdc任务 关闭再重启 能保证消费位点的准确性么?

在Flink如果cdc任务 关闭再重启 能保证消费位点的准确性么?



参考答案:

关闭前创建快照,就可以了



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/658100



问题二:在Flink大概什么样的场景会需要用到流批一体?一边处理实时流,一边批处理历史数据

在Flink大概什么样的场景会需要用到流批一体?一边处理实时流,一边批处理历史数据



参考答案:

实时数据分析融合

数据湖分析

统一运维和管理

事件驱动应用

数据治理与质量

以上场景对流批一体的Flink特别有用,使用Flink的批处理能力对过去一段时间的数据进行深度挖掘,同时实时处理新数据以支持实时决策。可看Flink批处理快速入门



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/654886



问题三:在Flink,10点这1亿的数据会限流吗?tps如何呢?

比如我odps离线表是一个小时调度表,10点的时候进入了1亿,12点来了200w。

在Flink,10点这1亿的数据会限流吗?tps如何呢?



参考答案:

flink不会自己限流,如果出现反压,那作业就会处理的慢 ,如果是简单的任务,1CU大概处理40000-50000条数据



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/641785



问题四:在Flink CDC中ORACLE19C CDB+PDB 抽取数据,是不是只能从主库去抽取?

在Flink CDC中ORACLE19C CDB+PDB 抽取数据,是不是只能从主库去抽取?



参考答案:

请参考链接:https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-release-3.1/zh/docs/faq/faq/#q3-mysql-cdc%e6%94%af%e6%8c%81%e7%9b%91%e5%90%ac%e4%bb%8e%e5%ba%93%e5%90%97%e4%bb%8e%e5%ba%93%e9%9c%80%e8%a6%81%e5%a6%82%e4%bd%95%e9%85%8d%e7%bd%ae



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/657823



问题五:在Flink CDC中mysql同步到doris,库名不同的情况,要怎么配置?

在Flink CDC中mysql同步到doris,库名不同的情况,要怎么配置?



参考答案:

要实现MySQL同步到Doris,并且源库和目标库的库名不同,可以通过配置文件中的route部分来实现库名和表名的映射

定义源和目标表:在配置文件中,使用source部分定义MySQL数据库的连接信息和需要同步的表,使用sink部分定义Doris的连接信息。

路由配置:在route部分,通过source-table指定源表(包括库名和表名),通过sink-table指定目标表(包括目标库名和表名)。这样可以实现将不同库名的表同步到统一的库名下

大致就是这样

参考文档



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/657837

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
|
25天前
|
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
143 56
|
1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。
|
2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。
44 2
|
2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
|
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。
|
1月前
|
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。
1087 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
5月前
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
855 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
4月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
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。
|
2月前
|
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。
79 1
|
3月前
|
存储 运维 监控
阿里云实时计算Flink版的评测
阿里云实时计算Flink版的评测
81 15

相关产品

  • 实时计算 Flink版