并行任务执行时间过长：如果你的 Flink CDC 任务在设定的半小时内无法完成一次 checkpoint，可能是由于...
问题一:FlinkCDC的initial初始模式,刚开始的全量同步,这个问题可以怎么解决呢? FlinkCDC的initial初始模式,刚开始的全量同步,如果源库数据太大,全量同步过程会出现同步数据的时候,checkpoint没法保存或者保存超时,导致全量同步报错,这个问题可以怎么解决呢,设置checpoint的保存超时时间和chekpoint的保存间隔吗? 参考回答: ...
CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig(); // 2、指定检查点的存储位置 checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs:///ip:port/dir"); // 3、checkpoint的超时时间: 默认10分钟 checkpointConfig.setCheckpointTimeout(60000); // 4、同时运行中的checkpoint的最大数量 checkpointConfig.setMa...
RETAIN_ON_CANCELLATION:表示一旦 Flink 处理程序被 cancel 后,会保留CheckPoint数据,以便根据实际需要恢复到指定的CheckPoint。 DELETE_ON_CANCELLATION:表示一旦 Flink 处理程序被 cancel 后,会删除CheckPoint 数据,只有Job执行失败的时候才会保存CheckPoint env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedC...
接下来,我们需要查看 Flink CDC 的配置,以了解是否有可能导致检查点失败的问题,在 Flink CDC 的配置中,有几个重要的参数需要关注: 1、checkpointinterval:这个参数表示检查点的间隔时间,如果设置得过小,可能会导致频繁的检查点失败,我们需要根据实际情况调整这个参数的值。
为了不执行 Checkpoint，MySQL 的 CDC 源表会让执行中的 Checkpoint 一直等待（通过持有 checkpoint 锁实现），甚至 Checkpoint 超时（如果表超级大，扫描耗时非常长）。这块可以从 DebeziumChangeConsumer 的代码中看到：@OverridepublicvoidhandleBatch(List<ChangeEvent<SourceRecord, SourceRecord>>changeEvents,Debezium...
// 设置Checkpoint写入器 env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend(storageLocation)); env.setCheckpointWriterFactory(new CheckpointWriterFactory<>(storageLocation)); // 启动作业 env.execute("Flink CDCJob"); } } 通过以上步骤,可以将Flink 1.7的checkpoint持久化到阿里云OSS。
问题:Checkpoint 超时失败导致 job 挂掉 内存压力变大导致的 OOM 导致 job 挂掉 时效性降低 3)定位反压 (1)利用 Web UI 定位 定位到造成反压的节点,排查的时候,先把 operator chain 禁用,方便定位到具体算子。 Flink 现在在 UI 上通过颜色和数值来展示繁忙和反压的程度。
三、mysql-cdc连接器参数 四、调整后效果 1、调整内容 块大小调为20万:'scan.incremental.snapshot.chunk.size'='200000' 因job manager扫描是顺序执行,探查一个chunk大小1-4秒,总体特别费时。checkpoint失败固定次数后job manager会重启,调整检查点超时时间为5小时,这样最多可探查时间5小时。
Checkpoint 与反压的耦合 目前的 Checkpoint 算法在大多数情况下运行良好,然而当作业出现反压时,阻塞式的 Barrier 对齐反而会加剧作业的反压,甚至导致作业的不稳定。 首先, Chandy-Lamport 分布式快照的结束依赖于 Marker 的流动,而反压则会限制 Marker 的流动,导致快照的完成时间变长甚至超时。无论是哪种情况,都会导...