前言：为实现基于数据湖的流批一体，采用业内主流技术栈hudi、flink、CDH（hive、spark）。flink使用sqlclient与hive的catalog打通，可以与hive共享元数据，使用sqlclient可操作hive中的表，实现批流一体；flink与hudi集成可以实现数据实时入湖；hudi与hive集成可以实现湖仓一体，用flink实时入湖，用spark跑批处理。由于方案中中采用的CDH6.3.2是官方最后的开源版本，而flink与hudi是社区近期发布的开源版，网上几乎没有关于它们集成的资料，近期为完成它们集成费了不少神，特写出来分享给大家，有问题可一起交流。以下为实现hu
使用flink同步数据出现错误Checkpointexpiredbeforecompleting.11:32:34,455WARNorg.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointFailureManager[CheckpointTimer]-Failedtotriggerorcompletecheckpoint4forjob1b1d41031ea45d15bdb3324004c2d749.(2consecutivefailedattemptssofar)org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointExc
[问题排查]导入失败相关-问题排查-StarRocks中文社区论坛starrocks官网如下：Search@StarRocksDocsstarrocks内存配置项：管理内存@Memory_management@StarRocksDocs问题1：实时写入starrocks，配置参数设置如下：sink.properties.timeout：120sink.connect.timeout-ms：10000sink.buffer-flush.interval-ms10000heartbeat.timeout：120000报如图所示：提示所示：超出内存限制，生产上不知道BE设置了多少
何为FLINK-CDC？CDC是ChangeDataCapture的缩写，中文意思是变更数据获取，flink-cdc的作用是，通过flink捕获数据源的事务变动操作记录，包括数据的增删改操作等，根据这些记录可作用于对目标端进行实时数据同步。下图是flink-cdc最新支持的数据源类型：对有记录事务操作的kafka数据源通过flink-cdc实现实时数据同步kafka的数据源要通过flink-cdc进行实时数据同步，并更新到目标数据库：例如mysql、postgres、oracle等传统关系型数据库，或者是clickhouse、TiDb等关系型数据库，或者是其他，首先要符合以下条件：kafka的
执行任务报错：Chunksplittinghasencounteredexception错误信息截图： 完整的错误信息：16:30:43,911ERRORorg.apache.flink.runtime.source.coordinator.SourceCoordinator[SourceCoordinator-Source:CDCSourceorg.jobslink.flink.UserCDCJob]-UncaughtexceptionintheSplitEnumeratorforSourceSource:CDCSourceorg.flink.UserCDCJobwhilehandlingo
文章目录1.前言2.数据源安装与配置2.1MySQL2.1.1安装2.1.2CDC配置2.2Postgresql2.2.1安装2.2.2CDC配置2.3Oracle2.3.1安装2.3.2CDC配置2.4SQLServer2.4.1安装2.4.2CDC配置3.验证3.1Flink版本与CDC版本的对应关系3.2下载相关包3.3添加cdcjar至lib目录3.4验证本文目录结构：|___1.前言|___2.数据源安装与配置|______2.1MySQL|_________2.1.1安装|_________2.1.2CDC配置|______2.2Postgresql|_________2.2.1安
1、概述1）作用自定义多并行的Source，即Source的并行度可以是1到多个。2）实现1.继承RichParallelSourceFunction，重写run()方法。2、代码实现importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache
4、FlinkSQl客户端1、启动一个flink的集群可以使用flink独立集群也可以使用yarn-session.sh#启动一个flinkyarn-sesion集群yarn-sesion.sh-d2、启动sql-clientsql-client.sh3、测试命令行--创建source表CREATETABLEdatagen(idSTRING,nameSTRING,ageINT)WITH('connector'='datagen','rows-per-second'='5',--每秒生成的数据行数据'fields.id.length'='5',--字段长度限制'fields.name.lengt
Flink是一个带状态的数据处理系统；系统在处理数据的过程中，各算子所记录的状态会随着数据的处理而不断变化；1.状态所谓状态State，一般指一个具体的Task的状态，即线程处理过程中需要保存的历史数据或历史累计数据，默认保存在Java的堆内存中。根据算子是否存在按照Key进行分区，State可以划分为keyedstate和Non-keyedstate（OperatorState、算子状态）operatorstate是task级别的state，说白了就是每个task对应一个state,在逻辑上，由算子task下所有subtask共享OperatorState的经常被用在Source或Sink算
业务上需要同步oracle的数据到starrocks，先开始调研使用了flinkCDC，运行一段时间后发现Oracle内存不足，查阅相关issues以及相关资料，最终确认是flinkCDC2.3版本中debezium版本太低导致的，具体issues参考:https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/issues/815所以只能更换方案使用高版本debezium+kafkaconnect的方式来同步对应的数据到kafka中，后面使用flinksql消费对应的kafka消息，来达到实时同步的目的。本地测试调研使用mysqlsource作为测试案
