实时计算 Flink版产品使用问题之全量同步的内存释放该怎么实现

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:这种情况 flink cdc3.0支持吗?

有4张表left join成一张表,每张表变化都要查其他几张表的历史数据,这种情况 flink cdc3.0支持吗?之前的2.x版本问过好像不支持。有关联的字段,但是主键不相同怎么做啊?另外字段不同的多张表合并成一张大宽表,如果相同的主键怎么做?



参考答案:

相同主键直接4个cdc ,不要join,需要找一个支持部分列更新的数据库按照pk写进去就行,然后再cdc这个打宽表。不同主键那不如直接写到,holo、doris,starorcks,直接join查,3.0支持整库同步后,一个任务就解决了数据传输和实时性。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599204



问题二:Flink CDC里mongo cdc的配置都是什么含义呢?

Flink CDC里mongo cdc的配置 batch.size,poll.max.batch.size,poll.await.time.ms 都是什么含义呢?如果想降低cdc拉取数据的延时,是把这三个值都调小吗? https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/blob/master/docs/content/connectors/mongodb-cdc.md

参考了这个文档



参考答案:

在Flink CDC中,MongoDB的配置参数batch.size, poll.max.batch.size, 和 poll.await.time.ms 控制着从MongoDB拉取数据的方式。理解这些参数的含义可以帮助你调整它们以降低数据拉取延迟。

  1. batch.size: 这个参数定义了MongoDB游标每次返回的结果数量。默认值为1024。如果你想要降低数据拉取延迟,可以尝试减小这个值,这样每次从MongoDB获取的数据量就会减少,从而更快地处理和返回结果。
  2. poll.max.batch.size: 这个参数定义了在轮询模式下,单个批次中包含的最大变更流文档数量。默认值为1024。同样,如果你想降低数据拉取延迟,可以尝试减小这个值,以便更快地处理和返回结果。
  3. poll.await.time.ms: 这个参数定义了在轮询变更流时等待新结果的时间(以毫秒为单位)。默认值为1000(即1秒)。如果你想降低数据拉取延迟,可以尝试减小这个值,这样在轮询变更流时等待新结果的时间就会更短。

需要注意的是,虽然减小这些参数的值可能会降低数据拉取延迟,但也可能会影响吞吐量和资源使用情况。因此,在进行调整时,需要根据你的具体需求和系统性能来平衡这些因素。此外,确保你的MongoDB实例有足够的性能来处理这些请求,因为这也会对延迟产生影响。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599203



问题三:Flink CDC里 rocksdb 全量checkpoint开启了ttl,为什么文件还会增大?

Flink CDC里 rocksdb 全量checkpoint开启了ttl,为什么checkpoint文件还持续增大 ?



参考答案:

当 RocksDB 全量 checkpoint 开启了 TTL(Time To Live)时,checkpoint 文件仍然可能会持续增大,原因可能包括但不限于:

  • Checkpoint TTL 设置的是 checkpoint 在完成后的保留时间,在该时间段内所有 checkpoint 文件都会被保存,即使进行了新的 checkpoint,旧的文件也不会立即删除。
  • RocksDB 内部的状态数据随着任务运行不断增长,即使开启了 TTL,新的 checkpoint 中包含的状态数据也可能会比之前的更大。
  • 如果您的应用存在状态数据未被清理或者有持续增加的状态,则 checkpoint 大小不会因为 TTL 而减小。

要控制 checkpoint 文件大小的增长,请关注 Flink 应用的状态管理,确保不必要的状态得到清理,并合理设置 RocksDB 的内部选项以限制其状态大小。确认 checkpoint TTL 参数是否正确设置并在达到设定时间后检查点文件能否成功清理。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599202



问题四:Flink cdc增量同步的时候,我可以设置ttl进行内存释放,那全量同步的时候怎么实现内存的释放?

Flink cdc增量同步的时候,我可以设置ttl进行内存释放,那全量同步的时候怎么实现内存的释放?我一次同步多张表。



参考答案:

对于全量同步时的内存释放问题,由于全量同步通常一次性加载大量数据,内存占用会相对较高。为缓解内存压力,您可以考虑以下策略:

  • 分批次加载和处理数据
  • 控制 parallelism,合理分配资源
  • 使用恰当的数据结构和编码方式减少内存占用
  • 如果 sink 是到外部存储系统,确保sink能够及时落盘,避免在内存中积累过多数据



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599201



问题五:我在网上一些案例了解到 flink cdc 不支持源表结构变更同步到目标表,是这样的吗?

我在网上一些案例了解到 flink cdc 不支持源表结构变更同步到目标表,是这样的吗?我这边只是简单的同步mysql,源库一部分表同步到目标库mysql。



参考答案:

不支持。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/599200

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
9月前
|
Java 数据库
【YashanDB知识库】kettle同步大表提示java内存溢出
在数据导入导出场景中,使用Kettle进行大表数据同步时出现“ERROR:could not create the java virtual machine!”问题,原因为Java内存溢出。解决方法包括:1) 编辑Spoon.bat增大JVM堆内存至2GB;2) 优化Kettle转换流程,如调整批量大小、精简步骤;3) 合理设置并行线程数(PARALLELISM参数)。此问题影响所有版本,需根据实际需求调整相关参数以避免内存不足。
|
10月前
|
Java Shell 数据库
【YashanDB 知识库】kettle 同步大表提示 java 内存溢出
【问题分类】数据导入导出 【关键字】数据同步,kettle,数据迁移,java 内存溢出 【问题描述】kettle 同步大表提示 ERROR:could not create the java virtual machine! 【问题原因分析】java 内存溢出 【解决/规避方法】 ①增加 JVM 的堆内存大小。编辑 Spoon.bat,增加堆大小到 2GB,如: if "%PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS%"=="" set PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms512m" "-Xmx512m" "-XX:MaxPermSize=256m" "-
|
SQL 存储 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之同步MySQL多张表的过程中,内存释放依赖于什么
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
阿里云轻量应用服务器收费标准价格表:200Mbps带宽、CPU内存及存储配置详解
阿里云香港轻量应用服务器,200Mbps带宽,免备案,支持多IP及国际线路,月租25元起,年付享8.5折优惠,适用于网站、应用等多种场景。
1854 0
|
5月前
|
存储 缓存 NoSQL
内存管理基础:数据结构的存储方式
数据结构在内存中的存储方式主要包括连续存储、链式存储、索引存储和散列存储。连续存储如数组,数据元素按顺序连续存放,访问速度快但扩展性差;链式存储如链表,通过指针连接分散的节点,便于插入删除但访问效率低;索引存储通过索引表提高查找效率,常用于数据库系统;散列存储如哈希表,通过哈希函数实现快速存取,但需处理冲突。不同场景下应根据访问模式、数据规模和操作频率选择合适的存储结构,甚至结合多种方式以达到最优性能。掌握这些存储机制是构建高效程序和理解高级数据结构的基础。
544 1
|
5月前
|
存储 弹性计算 固态存储
阿里云服务器配置费用整理,支持一万人CPU内存、公网带宽和存储IO性能全解析
要支撑1万人在线流量,需选择阿里云企业级ECS服务器,如通用型g系列、高主频型hf系列或通用算力型u1实例,配置如16核64G及以上,搭配高带宽与SSD/ESSD云盘,费用约数千元每月。
493 0
|
存储 编译器 C语言
【C语言篇】数据在内存中的存储(超详细)
浮点数就采⽤下⾯的规则表⽰,即指数E的真实值加上127(或1023),再将有效数字M去掉整数部分的1。
926 0
|
存储
共用体在内存中如何存储数据
共用体(Union)在内存中为所有成员分配同一段内存空间,大小等于最大成员所需的空间。这意味着所有成员共享同一块内存,但同一时间只能存储其中一个成员的数据,无法同时保存多个成员的值。
|
存储 C语言
数据在内存中的存储方式
本文介绍了计算机中整数和浮点数的存储方式,包括整数的原码、反码、补码,以及浮点数的IEEE754标准存储格式。同时,探讨了大小端字节序的概念及其判断方法,通过实例代码展示了这些概念的实际应用。
1021 1

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版