实时计算 Flink版操作报错之表可以自动建,但数据无法导入,连接Starrocks 的be时候,报错,是什么原因

简介: 在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

问题一:Flink1.18.0版本连接外部mysql本地执行测试代码报错


版本:Flink1.18.0

代码:```

public static void main(String[] args) {

//1、创建TableEnvironment
    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().build();
    TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);
    //2、创建source  table
    Schema schema = Schema.newBuilder()
            .column("user",DataTypes.STRING())
            .column("url",DataTypes.STRING())
            .column("cTime", DataTypes.STRING())
            .build();
    tEnv.createTemporaryTable( "sourceTable", TableDescriptor.forConnector("jdbc")
            .schema(schema)
            .option("url","jdbc:mysql://xxxxxx:3306/flink")
            .option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
            .option("table-name","clicklog")
            .option("username","xxx")
            .option("password","xxxx")
            .build()
    );
    //3、创建sink  table
    tEnv.createTemporaryTable("sinkTable",
            TableDescriptor.forConnector("print").schema(schema).build());
    //4、执行sql查询
    Table resultTable = tEnv.sqlQuery(" select user,url,cTime from sourceTable ");
    //5、输出
    resultTable.executeInsert("sinkTable");
}

```

自己的做法:已经将jdbc和mysql连接器对应的jar包传到flink集群下的lib目录,且重启了集群服务,pom文件也引入了依赖,然后运行以上代码报错,错误信息如下:

网上有说是缺少flink-shaded-guava依赖,pom文件尝试添加后又报guava31的类找不到错误,以下是我的尝试:

个人感觉跟pom依赖关系不大,因为我不运行代码而是直接在flink的sql 客户端建立外部连接后执行一个简单的查询也是报类似错误,请问是什么原因呢,请大佬指点指定


参考回答:

jdbc的依赖包问题,参考官方文档或者一些技术网站时,引入的jdbc依赖是

解决方法:将以上jdbc依赖删除,换成如下依赖,并将下载后的依赖传到flink集群的各个节点的lib目录下并重启集群服务


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584160



问题二:试了一下Flink CDC 3.0 遇到点问题。怎么解决 ?


试了一下Flink CDC 3.0 遇到点问题。怎么解决?表能自动建,但是数据导不进,连接Starrocks 的be时候,报错了。


参考回答:

根据您提供的信息,Flink CDC 3.0在连接Starrocks时遇到了问题。为了解决这个问题,请按照以下步骤操作:

  1. 确保您的Flink和Starrocks版本兼容。您可以查看官方文档或联系技术支持以获取更多信息。
  2. 检查您的Flink配置文件(flink-conf.yaml),确保已正确配置Starrocks的连接信息,例如JDBC URL、用户名和密码等。
  3. 检查您的Flink SQL语句,确保已正确指定要同步的表名和分区键。例如:
CREATE TABLE source_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'source_topic',
    ...
);
CREATE TABLE sink_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://your_starrocks_host:port/database',
    'username' = 'your_username',
    'password' = 'your_password',
    ...
);
INSERT INTO sink_table
SELECT id, name, age FROM source_table;
  1. 如果仍然遇到问题,请查看Flink和Starrocks的日志文件,以获取更多关于错误的详细信息。这可以帮助您更好地诊断问题并找到解决方案。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583968



问题三:采集flink指标写入influxdb有遇到这个问题吗?


采集flink指标写入influxdb有遇到这个问题吗?账号密码怎么也配不对.


参考回答:

确保阿里云账号具有访问InfluxDB的权限。您可以在阿里云控制台中查看账号权限设置,确保您具有写入InfluxDB的权限。确认Flink应用程序与InfluxDB的连接信息是否正确。您可以在Flink控制台中查看应用程序的连接信息,包括连接地址、端口号、用户名和密码等。请确保这些信息正确无误。确认InfluxDB账号和密码是否正确。如果您使用的是阿里云InfluxDB实例,您可以在阿里云控制台中查看实例详情页,找到实例账号和密码,确保这些信息正确无误。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583967



问题四:Flink写入oss为什么会报以下错误?


Flink写入oss为什么会报以下错误?


参考回答:

可能是由于在Flink中写入OSS时出现了路径重名的问题。当Flink写入OSS时,如果您指定的路径与阿里云OSS中的路径相同,Flink会报出该错误。解决这个问题的方法是在指定路径时使用一个唯一的名称,例如在oss://hddisk1/path/to/data.txt这个路径中使用/data.txt。这样,Flink就不会与OSS中的路径重名,并且不会报出这个错误。可以看看这个文档https://help.aliyun.com/zh/oss/use-cases/use-jindosdk-with-apache-flink-to-process-data-stored-in-oss-hdfs


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583833



问题五:Flink这个问题有人能帮忙瞧瞧吗?


Flink这个问题有人能帮忙瞧瞧吗?


参考回答:

字段数量不对,select出来的少一个多个kc字段,在sink表里加个字段kc就行了。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/583831

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
|
8月前
|
存储 监控 数据挖掘
京东物流基于Flink & StarRocks的湖仓建设实践
本文整理自京东物流高级数据开发工程师梁宝彬在Flink Forward Asia 2024的分享,聚焦实时湖仓的探索与建设、应用实践、问题思考及未来展望。内容涵盖京东物流通过Flink和Paimon等技术构建实时湖仓体系的过程,解决复杂业务场景下的数据分析挑战,如多维OLAP分析、大屏监控等。同时,文章详细介绍了基于StarRocks的湖仓一体方案,优化存储成本并提升查询效率,以及存算分离的应用实践。最后,对未来数据服务的发展方向进行了展望,计划推广长周期数据存储服务和原生数据湖建设,进一步提升数据分析能力。
794 1
京东物流基于Flink & StarRocks的湖仓建设实践
|
4月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
512 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
3721 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
553 56
|
11月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
703 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
12月前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
|
SQL 流计算 关系型数据库
基于OpenLake的Flink+Paimon+EMR StarRocks流式湖仓分析
阿里云OpenLake解决方案建立在开放可控的OpenLake湖仓之上,提供大数据搜索与AI一体化服务。通过元数据管理平台DLF管理结构化、半结构化和非结构化数据,提供湖仓数据表和文件的安全访问及IO加速,并支持大数据、搜索和AI多引擎对接。本文为您介绍以Flink作为Openlake方案的核心计算引擎,通过流式数据湖仓Paimon(使用DLF 2.0存储)和EMR StarRocks搭建流式湖仓。
1085 5
基于OpenLake的Flink+Paimon+EMR StarRocks流式湖仓分析
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
运维 搜索推荐 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
303 1

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版