开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

请教个flink问题:如何排查source到sink中间-d的数据是怎么丢的呢?

大佬们请教个flink问题:
kafka读数据,中间关联hbase维表,再落kafka;
在此期间,hbase集群故障,导致任务报hbase 异步IO超时,无限重启,ck失败;
集群恢复正常后从最后的ck恢复任务,结果丢失了一部分-d的changelog,导致多出来一部分数据.目前能定位到这部分数据是在hbase故障期间进kafka source 的;如何排查source到sink中间-d的数据是怎么丢的呢?

展开
收起
真的很搞笑 2023-11-12 09:36:14 69 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 对于Flink任务的数据丢失问题,你可以从以下几个方面进行排查:

    1. Flink任务的checkpoint机制:检查Flink任务的checkpoint配置,确保其配置正确且能够正常触发。同时,检查任务是否在异常情况下成功完成了checkpoint。

    2. Flink任务的state backend:检查Flink任务的state backend配置,确保其配置正确且能够正常工作。同时,检查任务的状态后端是否能够在故障发生时正确地保存和恢复状态。

    3. Flink任务的并行度:检查Flink任务的并行度设置,确保其设置正确且能够满足任务的需求。过低的并行度可能会导致数据处理速度跟不上数据生成速度,从而导致数据丢失。

    4. Flink任务的内存管理:检查Flink任务的内存管理配置,确保其配置正确且能够正常工作。同时,检查任务是否因为在处理大量数据时内存不足而导致数据丢失。

    5. Flink任务的数据处理逻辑:检查Flink任务的数据处理逻辑,确保其逻辑正确且没有遗漏或错误。同时,检查任务在处理数据时是否因为某些特殊情况(如数据格式错误、数据缺失等)而导致数据丢失。

    6. Flink任务的监控和日志:检查Flink任务的监控和日志,以获取更多的关于任务运行情况的详细信息。通过分析监控数据和日志信息,你可能能够找到数据丢失的原因。

    7. Flink任务的资源分配:检查Flink任务的资源分配情况,确保其资源分配合理且能够满足任务的需求。过低的资源分配可能会导致任务在处理数据时性能下降,从而导致数据丢失。

    8. Flink任务的优化:根据上述排查结果,对Flink任务进行相应的优化,以提高任务的稳定性和可靠性。

    2023-11-17 11:38:28
    赞同 1 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 相关电子书

    更多
    Flink CDC Meetup PPT - 龚中强 立即下载
    Flink CDC Meetup PPT - 王赫 立即下载
    Flink CDC Meetup PPT - 覃立辉 立即下载