flinksql mysql cdc 跳过失败数据

在 Flink SQL 中使用 MySQL CDC（Change Data Capture）时，如果出现了数据写入失败的情况，可以通过设置 `sink.failOnError` 参数来控制是否将整个任务失败。如果将其设置为 `false`，则在出现写入失败的情况下，会跳过失败的数据并继续进行后续的处理。

具体来说，可以在 Flink SQL 中的 MySQL CDC Sink 中添加如下参数配置：

SET sink.failOnError='false';

这样，当出现写入失败的情况时，Flink SQL 会跳过失败的数据并继续进行后续的处理。但需要注意的是，跳过失败数据可能会导致数据不一致，因此需要根据具体业务场景来判断是否可以采用该方式来处理写入失败的情况。

相关问题

flink mysql cdc 跳过失败数据

在 Flink 中使用 MySQL CDC（Change Data Capture）时，如果出现错误，可以使用 Flink 的容错机制来处理。在 Flink 中，可以设置重试次数和重试间隔，如果数据仍然无法处理，则可以将其发送到侧输出流，以便后续处理。

如果您想跳过失败数据而不进行任何处理，则可以使用 Flink 的 `FlatMapFunction` 实现此操作。您可以在 `FlatMapFunction` 中处理数据，并在遇到错误时返回一个空列表。这将使 Flink 跳过失败数据并继续进行处理。

下面是一个示例代码片段，演示了如何在 Flink 中使用 `FlatMapFunction` 跳过失败数据：

public class MySQLCDCFunction extends FlatMapFunction<RowData, RowData> {
    @Override
    public void flatMap(RowData value, Collector<RowData> out) throws Exception {
        // 处理数据
        try {
            // 处理数据的代码
            out.collect(value);
        } catch (Exception e) {
            // 发生错误时跳过数据
            System.out.println("Error processing data: " + e.getMessage());
        }
    }
}

在上面的示例中，遇到错误时，我们只是在控制台输出一条消息。您可以根据需要进行更改，例如将错误数据发送到日志文件中。

希望这可以帮助您在使用 Flink 和 MySQL CDC 时跳过失败数据。

flink cdc讀取mysql與flink sql lookup table區別

Flink CDC是一种用于捕获数据库更改的技术，它可以将数据库更改作为流数据进行处理。而Flink SQL Lookup Table是一种将维表数据加载到Flink SQL查询中的方法，以便在查询中使用。两者的区别在于，Flink CDC主要用于捕获数据库更改，而Flink SQL Lookup Table主要用于将维表数据加载到查询中以便查询使用。

具体来说，Flink CDC可以通过读取MySQL二进制日志或者使用Debezium等开源工具来捕获MySQL数据库的更改，然后将更改转换为流数据进行处理。而Flink SQL Lookup Table则是将维表数据加载到Flink SQL查询中，以便在查询中使用。这样可以避免在查询中频繁地访问外部系统，从而提高查询性能。

总的来说，Flink CDC主要用于捕获数据库更改，而Flink SQL Lookup Table主要用于将维表数据加载到查询中以便查询使用。