Flink cdc报错问题之同步oracle报错如何解决

简介: Flink CDC报错指的是使用Apache Flink的Change Data Capture(CDC)组件时遇到的错误和异常;本合集将汇总Flink CDC常见的报错情况,并提供相应的诊断和解决方法,帮助用户快速恢复数据处理任务的正常运行。

问题一:Flink CDC报错了,这个应该怎么处理呀?

Flink CDC报错了,这个应该怎么处理呀?




参考答案:

你的tm就没启动,提交的应用肯定失败



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/483347?spm=a2c6h.13066369.question.1.4d426d0cvKpKRi



问题二:Flink代码和报错的截图是这2个,请问一下flink cdc postgresql的数据,用的是官网的demo,报这个错的是什么原因

Flink代码和报错的截图是这2个,请问一下flink cdc postgresql的数据,用的是官网的demo,报这个错的是什么原因:Caused by: java.io.NotSerializableException: com.ververica.cdc.debezium.Validator$$Lambda$14/0x0000000800065840



参考答案:

应该你在自定义序列化的时候类没有序列化这个类,看下你的StringDebeziumDeserializationSchema()方法,



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/500291?spm=a2c6h.13066369.question.2.4d426d0c7Bc18e



问题三:这个报错谁能帮忙吗?flink 13.6 + flink_cdc_2.3.0

[org.apache.flink.runtime.source.coordinator.SourceCoordinator]Uncaught exception in the SplitEnumerator for Source Source: MySQL Source while starting the SplitEnumerator.. Triggering job failover. java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/shaded/guava30/com/google/common/util/concurrent/ThreadFactoryBuilder 这个报错谁能帮忙吗?flink 13.6 + flink_cdc_2.3.0



参考答案:

参考文档https://www.cnblogs.com/30go/p/15370240.html



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/500257?spm=a2c6h.13066369.question.3.4d426d0cDH9FyZ



问题四:问一下本地编译flink cdc 源码的时候报错 大家有遇到过的吗?

问一下本地编译flink cdc 源码的时候报错 大家有遇到过的吗?



参考答案:

在pom.xml里找到spotless-check注释掉试试。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/494793?spm=a2c6h.13066369.question.4.4d426d0cZq0yDF



问题五:flink cdc 同步oracle 到 doris报错

Caused by: java.lang.IllegalStateException: Retrieve schema history failed, the schema records for engine a43da638-25e2-42dc-a368-a12df187a11c has been removed, this might because the debezium engine has been shutdown due to other errors. at com.ververica.cdc.debezium.utils.DatabaseHistoryUtil.retrieveHistory(DatabaseHistoryUtil.java:77) at com.ververica.cdc.debezium.internal.FlinkDatabaseSchemaHistory.configure(FlinkDatabaseSchemaHistory.java:82) at io.debezium.relational.HistorizedRelationalDatabaseConnectorConfig.getDatabaseHistory(HistorizedRelationalDatabaseConnectorConfig.java:105) at io.debezium.relational.HistorizedRelationalDatabaseSchema.(HistorizedRelationalDatabaseSchema.java:39) at io.debezium.connector.oracle.OracleDatabaseSchema.(OracleDatabaseSchema.java:35) at io.debezium.connector.oracle.OracleConnectorTask.start(OracleConnectorTask.java:54) at io.debezium.connector.common.BaseSourceTask.start(BaseSourceTask.java:130) at io.debezium.connector.common.BaseSourceTask.startIfNeededAndPossible(BaseSourceTask.java:207) at io.debezium.connector.common.BaseSourceTask.poll(BaseSourceTask.java:148) at io.debezium.embedded.EmbeddedEngine.run(EmbeddedEngine.java:788) at io.debezium.embedded.ConvertingEngineBuilder$2.run(ConvertingEngineBuilder.java:188) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)



参考答案:

这个错误提示表明Debezium引擎在处理过程中遇到了错误并停止了运行,导致无法检索到引擎的模式记录。可能是由于其他错误导致Debezium引擎关闭,建议检查Debezium引擎的日志以获取更多信息。同时,可以尝试重新启动Debezium引擎并重新运行任务。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/498309?spm=a2c6h.13066369.question.5.4d426d0cfkHft6

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 Apache
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
本文将深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型场景中的设计与实现,并结合 Flink CDC 详细介绍了整库同步的解决方案,助力构建更加高效、稳定的实时数据处理体系。
2658 0
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
|
9月前
|
数据采集 SQL canal
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享,聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践,包括数据采集平台化、稳定性建设,以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构,通过自优化服务解决小文件问题,提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合,打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。
527 1
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
|
9月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
Apache Flink CDC 3.4.0 版本正式发布!经过4个月的开发,此版本强化了对高频表结构变更的支持,新增 batch 执行模式和 Apache Iceberg Sink 连接器,可将数据库数据全增量实时写入 Iceberg 数据湖。51位贡献者完成了259次代码提交,优化了 MySQL、MongoDB 等连接器,并修复多个缺陷。未来 3.5 版本将聚焦脏数据处理、数据限流等能力及 AI 生态对接。欢迎下载体验并提出反馈!
1595 1
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
|
8月前
|
消息中间件 SQL 关系型数据库
Flink CDC + Kafka 加速业务实时化
Flink CDC 是一种支持流批一体的分布式数据集成工具,通过 YAML 配置实现数据传输过程中的路由与转换操作。它已从单一数据源的 CDC 数据流发展为完整的数据同步解决方案,支持 MySQL、Kafka 等多种数据源和目标端(如 Delta Lake、Iceberg)。其核心功能包括多样化数据输入链路、Schema Evolution、Transform 和 Routing 模块,以及丰富的监控指标。相比传统 SQL 和 DataStream 作业,Flink CDC 提供更灵活的 Schema 变更控制和原始 binlog 同步能力。
|
消息中间件 缓存 关系型数据库
Flink CDC产品常见问题之upsert-kafka增加参数报错如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
|
Oracle 关系型数据库 MySQL
flink cdc 插件问题之报错如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
|
监控 关系型数据库 MySQL
Flink CDC产品常见问题之使用3.0测试mysql到starrocks启动报错如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
|
Java 关系型数据库 MySQL
Flink CDC有见这个报错不?
【2月更文挑战第29天】Flink CDC有见这个报错不?
283 2
|
存储 关系型数据库 MySQL
Flink CDC产品常见问题之写hudi的时候报错如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
|
资源调度 关系型数据库 测试技术
Flink CDC产品常见问题之没有报错但是一直监听不到数据如何解决
Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。
1092 1

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多