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...
Flink CDC的pgsql-cdc源在没有数据的情况下,作业的checkpoint超时Flink CDC的pgsql-cdc源在没有数据的情况下,作业的checkpoint超时失败可能是由于此时无法获取到任何数据流,所以无法产生任何事件来进行状态更新,从而导致checkpoint超时。在这种情况下,作业会一直等待数据到来,如果长时间没有数据到达,作业就会认为发生错误并...
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...
flinkcdc读取时间加了8小时 flink checkpoint慢 Checkpoint 调优 1.什么是 checkpoint 简单地说就是 Flink 为了达到容错和 exactly-once 语义的功能,定期把 state 持久化下来,而这一持久化的过程就叫做 checkpoint ,它是 Flink Job 在某一时刻全局状态的快照。 当我们要对分布式系统实现一个全局状态保留的功能时,传...
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。
Flink 作业在扫描 MySQL 全量数据时,checkpoint 超时,出现作业 failover,如下图: 原因:Flink CDC 在 scan 全表数据(我们的实收表有4千万数据)需要小时级的时间(受下游聚合反压),而在 scan 全表过程中是没有 offset 可以记录的(意味着没法做 checkpoint),但是 Flink 框架任何时候都会按照固定间隔时间做 checkpoin...