实时计算 Flink版操作报错合集之任务提交后出现 "cannot run program "/bin/bash": error=1, 不允许操作" ,是什么原因

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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:问下 Flink经常报这个是什么意思,内存不足吗?

问下 Flink经常报

是什么意思,内存不足吗?



参考答案:

Flink 任务之间的网络连接出现了问题,或者任务所在的节点之间无法正常通信。这种情况可能会由多种原因造成,包括但不限于资源限制、网络问题等。

检查资源使用情况

CPU使用率:

高 CPU 使用率可能导致任务处理延迟,从而影响网络连接的稳定性。

使用 top 命令或监控工具查看 CPU 使用率。

内存使用情况:

内存不足可能导致任务失败或重启。

使用 free -m 命令或监控工具检查内存使用情况。

磁盘 I/O:

高磁盘 I/O 可能会影响数据处理速度。

使用 iostat 或其他工具检查磁盘 I/O。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/645469



问题二:使用FlinkCDC 将TIDB 表数据同步到另一集群TIDB,flink节点内存暴增问题

我们在使用flinkcdc 进行 tidb数据同步时,遇到内存增量超大问题,望大神帮忙看看什么问题

tidb版本 6.5.2,

flink-connector-tidb-cdc-3.0.1

flink-sql-connector-tidb-cdc-3.0.1,

flink版本 1.19.0

flink使用Standalone模式 部署了三台节点

1台jobmanager 1,taskmanager 2台

flink参数配置

taskmanager 内存16384m

parallelism 12

numberOfTaskSlots: 4

问题现象就是tidb 一个表数量超过一千万后,内存急剧增长,同步很慢,fullgc频繁发生,cpu消耗沾满,同步停顿,即使完成同步后 也不会释放jvm内存



参考答案:

可以尝试以下步骤来诊断和解决内存使用过高的问题:



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https://developer.aliyun.com/ask/623625



问题三:实时计算 Flink版创建hivecatalog报org.apache.有遇到的吗?

实时计算 Flink版创建hivecatalog报org.apache.flink.table.catalog.exceptions.CatalogException: Configured default database default doesn't exist in catalog myhive.

hive2.3.9 flink1.16.0?

刚开始用hive3.1.3是可以的,有遇到的吗?是不是需要升级flink到更高的版本?



参考答案:

hive-version指定为2.3.6。

HIVE Metastore version必须与flink-sql-connector-hive-.jar保持一致。

如果Hive版本为3.1.0+,对于VVR 6.0.x版本,只有 VVR 6.0.7及以上版本才支持DLF作为Hive Catalog的元数据管理中心。

——参考链接



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https://developer.aliyun.com/ask/619880



问题四:请问Flink任务提交后出现这个异常要怎么处理呀 ?

请问Flink任务提交后出现这个异常要怎么处理呀 ?

然后执行一会又抛这个异常?



参考答案:

根据报错信息“the main method cause an error:cannot run program "/bin/bash": errror=1,不允许操作。” 请查看如下:

  • 查看Flink的配置文件flink-conf.yaml)中执行 bash 脚本的配置项。
  • 查看运行 Flink 进程的用户是否有足够的权限来执行 /bin/bash。



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问题五:请问一下 我flink启动后使用命令行提交任务 出现connection怎么办?

请问一下 我flink启动后使用命令行提交任务 出现connection refused:localhost/127.0.0.1:8081 但是页面能访问?



参考答案:

Flink 提交任务时提示 connection refused: localhost/127.0.0.1:8081 但同时您又能通过页面访问 Flink Web UI 时,通常意味着您尝试连接到 Flink 集群的 REST API 接口时遇到了问题。这可能是由于以下几个原因造成的:

端口冲突或错误:您可能试图连接到错误的端口。请确保您使用的是 Flink REST API 的正确端口(默认为 8081,但可能会根据配置更改)。

配置问题:Flink 集群的配置文件(如 flink-conf.yaml)可能有问题,导致 REST API 没有正确启动或绑定到预期的 IP 和端口。

防火墙或网络问题:本地防火墙设置或网络配置可能阻止了您的客户端连接到 Flink REST API 端口。

Flink 集群状态:Flink 集群可能处于不稳定状态,或者 REST API 服务可能暂时不可用。

为了解决这个问题,您可以尝试以下步骤:

  1. 检查 Flink 配置文件
    确保 flink-conf.yaml 文件中关于 REST API 的配置是正确的。特别是检查 rest.bind-port 和 rest.bind-address 的设置。
  2. 验证 Flink 集群状态
    通过 Flink Web UI 或命令行工具检查 Flink 集群的状态。确保所有 TaskManagers 和 JobManagers 都已启动并运行正常。
  3. 检查网络配置和防火墙设置
    确保您的客户端可以访问 Flink REST API 所在的服务器和端口。您可以尝试使用 telnet 或 nc(netcat)命令来测试端口是否开放。

例如,使用 telnet 测试端口:

如果连接成功,您将看到连接成功的消息;如果连接失败,则会显示连接被拒绝的错误。

  1. 重新启动 Flink 集群
    如果上述步骤都没有解决问题,您可以尝试重新启动 Flink 集群。有时,重新启动可以解决临时的配置或状态问题。
  2. 提交任务时指定正确的地址和端口
    当您使用命令行提交 Flink 任务时,请确保指定了正确的 Flink 集群地址和端口。例如:
    注意 -m 参数后面的值应该是 Flink JobManager 的地址和端口(例如 localhost:8081 或 jobmanager-hostname:8081)。如果您使用的是 YARN 模式,则可能不需要指定 -m 参数,因为 YARN 会自动管理 Flink 集群的部署和配置。
  3. 查看 Flink 日志文件
    最后,查看 Flink 的日志文件以获取更多关于问题的详细信息。日志文件通常位于 Flink 安装目录下的 log 文件夹中。



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