实时计算 Flink版产品使用问题之如何对starrocks进行分桶

2024-07-16 110 发布于安徽

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简介： 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一：Flink CDC里如何把这个新的sqlStatment返回出去？

Flink CDC里如何把这个新的sqlStatment返回出去？

参考答案：

在Flink CDC中，你可以通过以下步骤将新的SQL语句返回出去：

首先，你需要创建一个StatementSetter接口的实现类。这个接口有一个方法setSqlStatement，你可以在这里设置你的SQL语句。

public class MyStatementSetter implements StatementSetter { private String sql; @Override public void setSqlStatement(String sql) { this.sql = sql; } public String getSql() { return sql; } }然后，你需要在你的Flink CDC程序中创建一个DebeziumSourceFunction实例，并传入你的StatementSetter实现类的实例。

DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = new DebeziumSourceFunction<>( configuration, new MyStatementSetter(), tableIdentification, deserializer, databaseHistory, handleEventsMethod, handleQueryRequestMethod);最后，你可以在你的handleEventsMethod或者handleQueryRequestMethod方法中获取到你的SQL语句。

@Override public void handleEvents(Collection<Row> rows, long timestamp) { for (Row row : rows) { String sql = myStatementSetter.getSql(); // do something with the sql statement } } @Override public void handleQueryRequest(long timestamp, String sql) { String sqlStatement = myStatementSetter.getSql(); // do something with the sql statement }

这样，你就可以在你的Flink CDC程序中获取到新的SQL语句了。

关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/590879

问题二：Flink CDC里我通过oracle的connector往hudi插入数据，为什么不变 ？

Flink CDC里我通过oracle的connector往hudi插入数据，flink web ui里面为啥Sink: clean_commits 这个步骤并行度是1，我设置的默认并行度是5，但是它改变不了为什么？

参考答案：

Flink CDC中，Sink: clean_commits步骤的并行度是由Hudi 0.9.0版本引入的。在Hudi 0.9.0之前的版本中，clean_commits步骤是串行执行的，因此并行度为1。而在Hudi 0.9.0及以后的版本中，clean_commits步骤可以并行执行，并行度由参数hoodie.datasource.write.hive_sync.parallelism控制。

如果你使用的是Hudi 0.9.0或更高版本，并且已经设置了默认并行度为5，但Sink: clean_commits步骤的并行度仍然为1，可能有以下几种原因：

检查你的Flink作业配置是否正确。确保你已经正确设置了hoodie.datasource.write.hive_sync.parallelism参数的值。你可以在Flink Web UI中找到该参数的配置项，并确认其值是否与你预期的一致。
检查你的Hudi配置是否正确。确保你已经正确配置了Hudi的相关参数，例如hoodie.datasource.write.recordkey.field、hoodie.datasource.write.partitionpath.field等。这些参数的配置可能会影响Sink: clean_commits步骤的并行度。
检查你的数据源和目标存储系统是否正常工作。如果数据源或目标存储系统存在问题，可能会导致Sink: clean_commits步骤无法正常执行，从而影响并行度的设置。

如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试在Flink社区或相关论坛上提问，以获取更详细的帮助和支持。

关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/590877

问题三：Flink CDC里模式应该如何配置使用呢？

https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B/mysql-starrocks-pipeline-tutorial-zh.html

Flink CDC里有个问题想请教下，以上文档介绍的是flink on standalone 模式的使用示例。 请问其他一些常用的flink on yarn perjob 和 application 模式支持吗，应该如何配置使用呢？

参考答案：

Flink CDC支持在YARN上运行，包括per-job模式和application模式。以下是一些配置和使用说明：

首先，确保你的Flink集群已经安装并配置好了YARN。你可以在Flink的官方文档中找到关于如何在YARN上部署Flink集群的详细说明。
在你的Flink项目中，添加以下依赖到你的pom.xml文件中（如果使用Maven构建项目）：

<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId> <version>2.1.0</version> </dependency>在你的Flink应用程序中，创建一个StreamExecutionEnvironment实例，并设置相关参数，例如并行度、检查点等。然后，使用addSource方法添加一个MySQL CDC源，并连接到你的MySQL数据库。最后，将数据流转换为你需要的数据格式，并将其输出到目标存储系统。
为了在YARN上运行你的Flink应用程序，你需要将你的项目打包成一个JAR文件，并在提交作业时指定相关的YARN资源管理器参数。例如，你可以使用以下命令提交你的作业：

yarn jar your-flink-job.jar -yn <numTaskManagers> -ys <slotsPerTaskManager> -yjm <jobManagerMemory> -ytm <taskManagerMemory> -quz <queueName> -cls <classpath> -Dyarn.application.name=<applicationName>

其中，<numTaskManagers>、<slotsPerTaskManager>、<jobManagerMemory>、<taskManagerMemory>、<queueName>、<classpath>和<applicationName>需要替换为你的实际参数值。

在提交作业后，你可以通过YARN ResourceManager的Web界面查看作业的状态和日志信息。

关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/590873

问题四：Flink CDC里对starrocks 进行分桶FlinkSQL能做吗？或们预先创建出分桶表了？

Flink CDC里对starrocks 进行分桶FlinkSQL能做吗，还是你们预先创建出分桶表的了？

参考答案：

Flink CDC可以与StarRocks进行集成，并且可以在Flink SQL中对StarRocks表进行分桶操作。

在Flink SQL中，你可以使用CREATE TABLE语句创建一个外部表，并指定其存储在StarRocks中。然后，可以使用CLUSTER BY子句对表进行分桶操作。例如：

CREATE TABLE my_table ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'starrocks', 'hostname' = '<your-starrocks-host>', 'port' = '<your-starrocks-port>', 'database' = '<your-starrocks-database>', 'username' = '<your-starrocks-username>', 'password' = '<your-starrocks-password>', 'table-name' = '<your-starrocks-table>' ) CLUSTERED BY (id) INTO 10 BUCKETS;

在上面的示例中，我们创建了一个名为my_table的外部表，并将其存储在StarRocks中。通过使用CLUSTERED BY子句，我们将表按照id列进行分桶操作，并将数据分为10个桶。

请注意，你需要根据实际情况替换示例中的占位符（如主机名、端口号、数据库名称等）。此外，还需要确保你已经正确配置了Flink CDC和StarRocks之间的连接信息。

关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/590872

问题五：Flink CDC里stream park有计划接入flink-cdc 3.0来管理任务吗？

Flink CDC里stream park有计划接入flink-cdc 3.0来管理任务吗？

参考答案：

是的，Flink CDC 3.0计划将stream park功能纳入其管理任务的范围。这将使得用户能够更方便地管理和监控他们的数据流任务。

关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/590871

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网址：实时计算 Flink版产品使用问题之如何对starrocks进行分桶 https://m.mxgxt.com/news/view/1218851

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