上图就是 Storm 里实现的反压机制,可以看到 Storm 在每一个 Bolt 都会有一个监测反压的线程(Backpressure Thread),这个线程一但检测到 Bolt 里的接收队列(recv queue)出现了严重阻塞就会把这个情况写到 ZooKeeper 里,ZooKeeper 会一直被 Spout 监听,监听到有反压的情况就会停止发送,通过这样的
现象: flink 自定义写hdfs 的addsink 方法处理慢,出现了挤压现象;导致上游反压,后排查发现时 addsink 里面有一个解析rawtrace方法耗时很长, 同时RichSinkFunction 是和平行度一样的线程数, 导致出现了阻塞 解决方案: 把解析rawtrace代码放在了keyby, map里, keyby是按照traceId, 将解析rawtrace 放在procesfuntion里...
1.2 基于 SQL 操作产生的状态算子 基于SQL 操作产生的状态算子,按状态清理机制可以分为 TTL 过期和依赖 watermark 推进两类。具体说来,Flink SQL 里有部分状态算子的生命周期不是由 TTL 来控制的,比如 Window 相关的状态计算,如 WindowAggregate、WindowDeduplicate、WindowJoin、WindowTopN 等。它们的状态清理主要依赖...
Flink CDC全量阶段出现反压，通常表示数据源的处理速度跟不上Flink CDC的读取速度。这种状况可能由各种原因...
Flink CDC(Change Data Capture)在实时数据处理中扮演着重要角色,但仅仅依赖反压状态显示为“OK”并不能完全说明系统运行正常。以下是详细分析和建议: 1. 反压状态的含义 反压(Backpressure)是Flink作业中常见的性能问题,通常表现为上游算子的数据生产速度超过了下游算子的消费能力。当反压状态显示为“OK”时,表示当前作...
升级 connector jar 包到最新版本 1.1.0:flink-sql-connector-mysql-cdc-1.1.0.jar,替换 flink/lib 下的旧包。 扫描全表阶段慢,在 Web UI 出现如下现象: 原因:扫描全表阶段慢不一定是 cdc source 的问题,可能是下游节点处理太慢反压了。 解决方法:通过 Web UI 的反压工具排查发现,瓶颈主要在聚合节点上。
通过实时流的方式，我们能够同步全量和增量数据，将CDC（Change Data Capture）数据高效地捕获并同步至Kafka。整个CDC的使用场景被精心划分为两个环节：首先是从CDC到Kafka的同步，然后是Kafka到Hudi或Hive的写入。在第一个环节中，我们基于CDC 2.1技术，能够同步MySQL的全量以及增量binlog数据。我们的方案支持单SQL...
23、通过CDC设计一种Flink SQL 采集+计算+传输(ETL)一体化的实时数仓 24、Flink SQL CDC如何实现一致性保障(源码分析) 25、Flink SQL GateWay了解吗? 26、Flink SQL GateWay创建会话讲解一下? 27、Flink SQL GateWay如何处理并发请求?多个提交怎么处理?
用户显式设置 'table.exec.source.cdc-events-duplicate' = 'true' 解析:在使用 at-least-once 语义进行CDC事件处理时,可能会产生重复的变更日志。在需要 exactly-once 语义时,用户需要开启此配置项来对变更日志进行去重。 举例: 当出现该算子时,上游数据将按照 FlinkSQL 源表 DDL 中定义的主键做一次 hash shuf...