实时计算 Flink版操作报错合集之怎么处理在运行作业时遇到报错::ClassCastException

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实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
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:flink cdc 导致GC超时 tm 心跳丢失 这个问题有处理办法么 ?

有大佬自定义过ScanTableSource,如果让其只支持批处理模式。我的上游是一个api接口。现在启动报了一个错?:Querying an unbounded table 'default_catalog.default_database.test1' in batch mode is not allowed. The table source is unbounded

source读取很快就把堆占满了 导致GC超时 tm 心跳丢失 这个问题有处理办法么 ?



参考答案:

Apache Flink CDC (Change Data Capture) 导致 GC (Garbage Collection) 超时以及 TaskManager (TM) 心跳丢失的问题时,这通常与数据量过大、状态管理不当或者资源配置不足有关。接下来我会针对这两个问题分别给出一些建议。

关于 GC 超时导致 TM 心跳丢失

增加 JVM 堆内存:

确保 Flink 的 TaskManager 有足够的堆内存来处理数据。可以通过调整 taskmanager.memory.fraction 和 taskmanager.memory.size 配置项来增加分配给 Flink 任务的内存。

优化状态后端:

如果您使用的是 RocksDB 状态后端,可以尝试优化其配置,比如减少写放大、增加缓存大小等。

可以考虑使用更高效的状态后端,比如 FsStateBackend 或 MemoryStateBackend,如果它们满足您的需求的话。

减小状态大小:

尝试减少状态的大小,比如通过减少键的数量或使用更有效的编码方式。

定期清理不再需要的状态数据。

优化检查点配置:

减少检查点之间的间隔,以避免大量数据积累。

考虑使用增量检查点来降低状态的大小。

调整 GC 参数:

调整 JVM 的 GC 参数,比如使用 -XX:+UseG1GC 或者其他适合大规模数据处理的 GC 策略。

监控和调优:

监控 GC 活动并分析 GC 日志,了解 GC 的行为。

使用工具如 JVisualVM 或 VisualVM 来分析内存使用情况。

关于自定义 ScanTableSource 支持批处理模式

您提到的错误表明您试图在一个批处理作业中查询一个流式表源,而该表源不支持批处理模式。为了使您的自定义 ScanTableSource 只支持批处理模式,您可以重写 isBounded() 方法返回 true,并且确保 scan() 方法返回一个 BatchTableSource 而不是 StreamTableSource。

这里是一个简化的示例:

您需要确保您的 MyCustomBatchTableSource 类实现了 BatchTableSource 接口,并且在 scan() 方法中返回一个 BatchTableSource.Scan 实例。这将允许 Flink 正确地识别该表源为批处理模式。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/653584



问题二:flink 消费 sls 写入 paimon表 报错,怎么解决?

flink 消费 sls 写入 paimon表 报错,怎么解决?



参考答案:

报错信息显示了一个Java运行时异常,具体是“File deletion conflicts detected! Give up committing.”这表明在提交过程中检测到了文件删除冲突,导致提交失败。该错误表示在提交操作期间发现了文件删除冲突。为了修复这个问题,您应该首先确定冲突的原因,然后采取相应的措施。



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https://developer.aliyun.com/ask/641777



问题三:Flink 1.16 上传集群跑的时候 一直出这个错这个咋弄呀 ?

Flink 1.16 上传集群跑的时候 一直出这个错这个咋弄呀 ?

是哪些包不需要打到集群上去呢??



参考答案:

针对 GC 超时问题,通常需要进行 JVM 调优,比如增加堆内存或调整垃圾回收策略。确保 Flink 集群的资源配置足够处理作业负载。对于 TaskManager 心跳丢失,检查网络问题或配置不当可能导致的超时。

Flink 本身不提供直接清理缓存的操作。如果需要清理,可能需要重启 Flink 集群或调整 Flink 配置中的缓存设置。



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问题四:cdas动态加表出这个问题,是需要Flink重新全量同步解决吗?

cdas动态加表出这个问题,是需要Flink重新全量同步解决吗?Caused by: java.lang.IllegalStateException: Invalid assigner status {} [NEWLY_ADDED_ASSIGNING_FINISHED]



参考答案:

8.0.6及以上版本支持  https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/create-database-as-statement?spm=a2c4g.11186623.0.0.1b0f3026c1yru9#610d6a704auw7:~:text=%E7%A4%BA%E4%BE%8B%E4%B8%89%EF%BC%9A-,%E6%BA%90%E5%BA%93%E6%96%B0%E5%A2%9E%E8%A1%A8%E5%8A%A0%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%90%8C%E6%AD%A5,-%E4%BD%BF%E7%94%A8VVR%208.0.6



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问题五:在Flink用OSS存储checkpoint OssCheckpointStorage找不到依赖呢?

在Flink用OSS存储checkpoint

OssCheckpointStorage 找不到依赖呢?我用的POM的项目,网上的代码, 找不到OssCheckpointStorage的依赖

// 配置OSS的checkpoint存储路径
    String ossEndpoint = "oss-cn-shanghai.aliyuncs.com"; // OSS的endpoint
    String ossAccessKeyId = "your_access_key_id"; // 你的OSS Access Key ID
    String ossAccessKeySecret = "your_access_key_secret"; // 你的OSS Access Key Secret
    String bucket = "your_bucket"; // OSS的bucket名称
    String path = "your_checkpoint_path/"; // OSS上的checkpoint目录
    env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new OssCheckpointStorage(ossEndpoint, ossAccessKeyId, ossAccessKeySecret, bucket, path));



参考答案:

不建议你配置这个,cp本身就默认放在你工作空间绑定的oss bucket上。你如果配置到其他oss bucket的话可能导致控制台读不到那个cp,无法用那个cp启动。



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