问题一：Flink CDC里DTS底层是Canal吗？dts底层就是flink吗？
Flink CDC里DTS底层是Canal吗？dts底层就是flink吗？
参考回答：
Flink CDC的底层不是基于Canal，而是基于Debezium。同样，DTS（Data Transmission Service）的底层也并不是Flink本身，尽管Flink可以作为数据处理的一个环节。
下面具体阐述这两个问题：
关于Flink CDC和Canal的关系：
Flink CDC 使用的是 Debezium 作为其变更数据捕获（Change Data Capture, CDC）的底层工具。Debezium 是一个分布式的CDC系统，能够捕获源数据库的变更事件并将其转换为流的形式，供 Flink 等流处理框架进一步处理。
Canal 是阿里巴巴开源的一个用于MySQL数据库的CDC工具，它可以实时传输MySQL的变更到其他系统。虽然 Flink 支持通过 Canal 格式读取数据，但这并不意味着 Flink CDC 底层依赖于 Canal。实际上，Flink 提供了多种数据格式的支持，包括 canal-json 和 debezium-json 格式，以适应不同的数据源和场景。
关于DTS和Flink的关系：
DTS（Data Transmission Service）通常指的是数据同步服务，它可能是指腾讯云提供的数据迁移服务，也可能是指其他类似的数据同步工具或服务。这些服务通常有自己的底层实现，不一定基于 Flink。
Flink 作为一个大数据处理框架，常用于实时或批处理大量数据的场景。在某些数据同步和实时处理的场景中，Flink 可以被用作数据同步的一部分，比如消费由 Canal 传输到 Kafka 的数据。但这并不意味着 DTS 的底层就是 Flink，因为 DTS 可能是一个独立的服务，有自己特定的架构和技术栈。
综上所述，Flink CDC 使用 Debezium 而非 Canal 作为其底层技术，而 DTS 作为一个数据同步服务，其底层实现与 Flink 并不直接相关。在数据同步和实时处理的复杂生态系统中，不同的工具和服务可能相互协作，但它们各自有着独立的架构和功能定位。
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/ask/594816?spm=a2c6h.13066369.question.86.283f3f33Fi7efm
问题二：Flink CDC中，我想通过一次数据同步操作，允许不同的下游服务进行消费，怎么操作？
Flink CDC中，我想通过一次数据同步操作，允许不同的下游服务进行消费，感觉用flink cdc就可以实现所有的功能，所以在想有没有必要单独再搞一个dts做数据同步，如：MySQL—>MySQL，可以实现吗？
参考回答：
Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的数据流处理框架，用于捕获和处理数据库的变更事件（包括DDL事件）。它使用 Debezium 作为底层技术来实现这些功能。
关于您的问题，Flink CDC 可以作为一种数据同步工具，用于实现全量和增量数据的同步。它可以捕获源数据库中的变更事件（包括DDL事件），将这些事件转换为相应的消息，并将它们发送到下游服务进行消费。
然而，是否可以完全替代其他数据同步工具（如阿里云dts、canal、maxwell等）取决于您的具体需求和使用场景。不同的工具可能具有不同的特点、性能和适应性，因此需要根据您的具体要求来评估和选择合适的工具。
至于您提到的一次同步，不同下游服务消费的需求，Flink CDC 可以支持将数据同步到多个下游服务。您可以配置 Flink CDC 作业以将捕获的数据分发到不同的下游服务，以满足不同消费者的需求。
总结起来，Flink CDC 可以作为一种数据同步工具，用于实现全量和增量数据的同步，并支持将数据分发到多个下游服务。但是，是否可以完全替代其他数据同步工具需要根据具体情况进行评估和选择。
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/ask/594815?spm=a2c6h.13066369.question.87.283f3f33HGkQcy
问题三：Flink CDC里flink消费kafka里的数据，1秒2w条，堆积就十分严重，怎么解决？
Flink CDC里flink消费kafka里的数据，1秒2w条，堆积就十分严重，没什么算子，就是解析cdc的数据直接入doris，有解吗？
参考回答：
在Flink CDC消费Kafka数据时，如果遇到数据堆积问题，可以尝试以下几种方法来解决：
调整并行度：增加Flink任务的并行度可以提高处理能力，减少数据积压。这可以通过调整任务的并行度和子任务的并行度来实现。
优化ProcessFunction：检查Flink的ProcessFunction中的处理逻辑，尤其是与外部系统如Redis、MySQL交互的部分，看是否有可能优化处理时间，减少每个数据块的处理时长。
减少三方接口调用：尽量减少在消费Kafka消息时的三方接口调用或数据库读取操作，这些操作可能会导致消费时间变长，从而加剧数据堆积。
调整Kafka分区数：Kafka分区数是并行度调优的关键，如果分区数设置得太少，可能会导致消费不及时，进而导致数据堆积。根据实际情况增加分区数，以提高消费速度。
合并CTAS作业：如果是通过CTAS方式同步数据导致的数据库压力过大，可以考虑将多个CTAS作业合并为一个作业运行，以减少对数据库的压力。
监控反压情况：如果出现反压现象，需要监控上游消息系统（如Kafka）的消费速度，根据业务对数据延迟的要求来调整策略。如果业务允许，可以适当放宽对数据延迟的要求。
资源扩展：考虑增加更多的计算资源，如CPU、内存等，以提高Flink作业的处理能力。
代码优化：对Flink作业的代码进行性能分析，找出瓶颈所在，并进行针对性的优化。
数据丢弃策略：如果数据堆积严重且无法及时处理，可以考虑实施一定的数据丢弃策略，以保证系统的稳定运行。
日志和监控：增加日志记录和监控系统，以便更好地了解数据堆积的情况和原因，从而采取更有效的措施。
综上所述，可以有效缓解Flink CDC消费Kafka数据时的数据堆积问题。同时，需要根据具体的业务场景和系统状况来选择最合适的解决方案。
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问题四：Flink CDC里为什么我的 flink job 一直卡在 DEPLOYING 不动啊？
Flink CDC里为什么我的 flink job 一直卡在 DEPLOYING 不动啊？
2024-01-23 01:52:44,015 INFO org.apache.flink.runtime.resourcemanager.StandaloneResourceManager [] - Registered job manager 00000000000000000000000000000000@pekko.tcp://flink@flink-jobmanager:6123/user/rpc/jobmanager_2 for job 04ea74dd688e3908309b92f28207761a.
2024-01-23 01:52:44,018 INFO org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster [] - JobManager successfully registered at ResourceManager, leader id: 00000000000000000000000000000000.
2024-01-23 01:52:44,028 INFO org.apache.flink.runtime.resourcemanager.slotmanager.FineGrainedSlotManager [] - Received resource requirements from job 04ea74dd688e3908309b92f28207761a: [ResourceRequirement{resourceProfile=ResourceProfile{UNKNOWN}, numberOfRequiredSlots=1}]
2024-01-23 01:52:44,098 INFO org.apache.flink.runtime.resourcemanager.slotmanager.FineGrainedSlotManager [] - Matching resource requirements against available resources.
Missing resources:
Job 04ea74dd688e3908309b92f28207761a
ResourceRequirement{resourceProfile=ResourceProfile{UNKNOWN}, numberOfRequiredSlots=1}
Current resources:
TaskManager 10.42.0.120:38895-bfc5cd
Available: ResourceProfile{cpuCores=1, taskHeapMemory=384.000mb (402653174 bytes), taskOffHeapMemory=0 bytes, managedMemory=512.000mb (536870920 bytes), networkMemory=128.000mb (134217730 bytes)}
Total: ResourceProfile{cpuCores=1, taskHeapMemory=384.000mb (402653174 bytes), taskOffHeapMemory=0 bytes, managedMemory=512.000mb (536870920 bytes), networkMemory=128.000mb (134217730 bytes)}
2024-01-23 01:52:44,105 INFO org.apache.flink.runtime.resourcemanager.slotmanager.DefaultSlotStatusSyncer [] - Starting allocation of slot 678a4196ca38b40c863833981baeb169 from 10.42.0.120:38895-bfc5cd for job 04ea74dd688e3908309b92f28207761a with resource profile ResourceProfile{cpuCores=1, taskHeapMemory=384.000mb (402653174 bytes), taskOffHeapMemory=0 bytes, managedMemory=512.000mb (536870920 bytes), networkMemory=128.000mb (134217730 bytes)}.
2024-01-23 01:52:44,364 INFO org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph [] - Source: job[1] -> DropUpdateBefore[2] -> ConstraintEnforcer[3] -> Sink: skill_upp_table_job[3] (1/1) (0d41fb8db7f44cfb64adb97f8248b1c7_cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2_0_0) switched from SCHEDULED to DEPLOYING.
2024-01-23 01:52:44,374 INFO org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph [] - Deploying Source: job[1] -> DropUpdateBefore[2] -> ConstraintEnforcer[3] -> Sink: skill_upp_table_job[3] (1/1) (attempt #0) with attempt id 0d41fb8db7f44cfb64adb97f8248b1c7_cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2_0_0 and vertex id cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2_0 to 10.42.0.120:38895-bfc5cd @ ip-10-42-0-120.ap-southeast-1.compute.internal (dataPort=40729) with allocation id 678a4196ca38b40c863833981baeb169
2024-01-23 01:52:45,698 INFO com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.assigners.MySqlSnapshotSplitAssigner [] - Split table skill_upp.job into 1 chunks, time cost: 1701ms.
参考回答：
根据您提供的信息，Flink CDC作业在部署过程中卡住的原因可能是资源不足。从日志中可以看到，作业需要1个slot，但当前可用的资源只有1个TaskManager，且其可用资源与作业所需的资源不匹配。
要解决这个问题，您可以尝试以下方法：
1. 增加TaskManager的数量：通过增加TaskManager的数量，可以为作业提供更多的资源，从而解决资源不足的问题。
1. 调整作业的资源需求：根据您的实际情况，可以适当调整作业的资源需求，例如减少所需的slot数量或降低内存需求。
1. 优化作业代码：检查作业代码，看是否有可以优化的地方，以提高作业的执行效率，从而减少对资源的占用。
1. 调整Flink集群的配置：根据实际情况，可以调整Flink集群的配置，例如增加TaskManager的内存大小或调整slot分配策略等，以满足作业的资源需求。
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/ask/594804?spm=a2c6h.13066369.question.89.283f3f33Zg9sKM
问题五：目前是否有基于Flink CDC的可以同时接入多个数据库源的框架？
目前是否有基于Flink CDC的可以同时接入多个数据库源的框架？
参考回答：
目前有基于Flink CDC的框架可以同时接入多个数据库源。
Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获和处理数据库变更事件的技术，它支持监听同一个实例下的多个库和表。这意味着可以使用Flink CDC来实现多数据源的同步操作。具体来说，可以通过以下方式实现：
配置多个数据源：在Flink CDC中，可以在scan.incremental参数中指定多个库和表，然后使用多个cdc_source函数创建多个数据源。
使用DataStream API：Flink CDC的DataStream API支持进行多库多表的同步操作。可以利用这一API进行多源合并后导入一个总线Kafka，这样下游只需连接总线Kafka就可以实现Flink SQL的多源数据处理。
结合其他工具：Flink CDC也支持与其他工具如Debezium结合使用，将数据流同步到Kafka等消息队列中，然后再由Flink进行处理。这种方式适用于已经部署了Debezium等工具的场景。
综上所述，Flink CDC提供了灵活的数据接入方式，可以满足同时接入多个数据库源的需求。在实际操作中，需要根据具体的业务场景和技术要求来选择合适的配置和方法。
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