基于流计算 Oceanus(Flink) CDC 做好数据集成场景

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于流计算 Oceanus(Flink) CDC 做好数据集成场景。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

由于第一次做实时,所以踩坑比较多,见谅(测试环境用的flink),小公司没有用到hadoop组件

一、踩坑记录

1:本地代码的flink版本是flink1.15.4,生产环境是flink1.16.1,在使用侧输出流时报错,需要使用以下写法,需要使用SideOutputDataStream不能用DataStream,同时将pom下的flink版本切换为1.16.1

SideOutputDataStream<String> tblHotelGuestSnapStreamDS = processedDS.getSideOutput(tblHotelGuestSnaptag);

2: Oceanus环境运行flink时候会默认使用RocksDB State Backend,不需要再手动配置检查点

3:可以利用checkpoint检查点来保证数据的端到端一致

4:打包可以使用maven协助打包基于流计算 Oceanus(Flink) CDC 做好数据集成场景,flink,笔记

5: bin/start-cluster.sh启动后测试环境的8081无法访问,需要修改flink-conf.yml的属性rest.bind-address: 0.0.0.0和rest.bind-port: 8081和rest.port: 8081,之后重启就可以访问

6.mysql时间字段是datetime类型格式,使用默认的json序列化器会将时间格式转换成时间戳格式,最后写入starrocks后发现写入没有报错,但是时间字段为空,需要自定义序列化器,将时间戳格式数据转换成时间格式即可

7.flink读取mysql写入starrocks发现写入starrocks延迟很高,但是直接打印发现数据基本秒到,发现是检查点的问题,需要降低检查点的时间大小文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-672494.html

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