Flink CDC 配置错误可以通过检查配置文件、日志和代码来解决,确保源库、目标库和数据格式等参数正确。
在Flink CDC中,配置错误通常涉及到以下几个方面:数据源配置、数据格式配置、并行度配置和错误处理配置,下面将详细介绍这些方面的配置方法。
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1、数据源配置
在Flink CDC中,需要配置数据源以连接到目标数据库,以下是一些常见的数据源配置选项:
参数 | 描述 | 默认值 |
name | 数据源名称 | |
databasename | 数据库名称 | |
hostname | 数据库主机名 | |
port | 数据库端口号 | |
username | 数据库用户名 | |
password | 数据库密码 | |
tablename | 要监控的表名 | |
debezium.sql.include.schema.changes | 是否包含模式更改事件 | false |
debezium.sqlserver.include.ddl | 是否包含DDL事件 | false |
debezium.sqlserver.exclude.tables | 要排除的表名列表 |
2、数据格式配置
Flink CDC支持多种数据格式,如Avro、Protobuf等,以下是一些常见的数据格式配置选项:
参数 | 描述 | 默认值 |
format | 数据格式类型 | Avro |
avroschemaregistry.url | Avro schema注册表URL(仅适用于Avro格式) | |
protobufschemaregistry.url | Protobuf schema注册表URL(仅适用于Protobuf格式) | |
protobufschemafile | Protobuf schema文件路径(仅适用于Protobuf格式) |
3、并行度配置
Flink CDC支持多个并行度配置选项,如并行度数量、分区键等,以下是一些常见的并行度配置选项:
参数 | 描述 | 默认值 |
parallelism.numberofstreams | 并行流的数量 | |
parallelism.default | 默认并行度数量 | |
parallelism.keygroupinterval | 根据分区键分组的时间间隔(秒) | |
parallelism.max.buffered.rows | 最大缓冲行数,超过此值将触发流式处理(仅适用于SQL Server) |
4、错误处理配置
Flink CDC支持多种错误处理策略,如重试、死信队列等,以下是一些常见的错误处理配置选项:
参数 | 描述 | 默认值 |
errorhandling.retrydelay | 重试延迟时间(毫秒) | |
errorhandling.maxretryattempts | 最大重试次数 | |
errorhandling.deadletterqueue.topic | DeadLetter队列主题名称(仅适用于Kafka) | |
errorhandling.deadletterqueue.bootstrap.servers | DeadLetter队列Kafka服务器地址列表(仅适用于Kafka) |
通过以上配置,可以解决Flink CDC中的常见错误,如果遇到其他错误,请查阅Flink官方文档或在社区寻求帮助。
网页名称:FlinkCDC里这种错误怎么配置?
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