flink官网给了例子但是不是很详细 写了之后好像有点问题？

楼主你好，看了你的描述，问题是出现在序列化对象时发生的。Java.lang.UnsupportedOperationException 是一个继承自 java.io.ObjectStreamException 的异常，用于指示某个 Java 类型不支持序列化。

因为Kryo在反序列化过程中发现某种类型的字段无法被序列化，于是抛出了 UnsupportedOperationExpection。

在处理"KryoException: java.lang.UnsupportedOperationException"这个异常时，我们首先需要了解该异常的原因以及如何解决它。该异常通常在使用Kryo序列化库时出现，表示对象的某些属性不支持序列化操作。

下面是处理"KryoException: java.lang.UnsupportedOperationException"异常的一般步骤。我们将使用表格来展示这些步骤。

1. 确定异常的根本原因
   首先，我们需要确定异常的根本原因。在这种情况下，"KryoException: java.lang.UnsupportedOperationException"异常表示某些对象属性不支持序列化操作。因此，我们需要检查导致该异常的代码段。

2. 检查导致异常的代码段
   查找并检查导致异常的代码段。通常，该异常会在进行Kryo序列化操作时抛出。因此，我们需要找到涉及到Kryo序列化的代码段。

3. 确认是否有属性不支持序列化
   在找到涉及到Kryo序列化的代码段后，我们需要确认是否有属性不支持序列化。通常，这个信息会在异常堆栈跟踪中给出。

4. 执行相应的解决方案

一旦我们确认了不支持序列化的属性，我们需要执行相应的解决方案。以下是一些可能的解决方案：

• 忽略不支持序列化的属性：如果不支持序列化的属性对于应用程序的正确执行不是必需的，我们可以在序列化过程中忽略它们。这可以通过使用transient关键字修饰属性来实现，该关键字告诉序列化机制忽略该属性。

  private transient String unsupportedProperty;
  

• 自定义序列化：如果我们需要序列化不支持序列化的属性，我们可以自定义序列化过程。这可以通过实现Serializable接口并提供自定义的writeObject和readObject方法来实现。

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream out) throws IOException {
    // 自定义序列化逻辑
}

private void readObject(java.io.ObjectInputStream in) throws IOException, ClassNotFoundException {
    // 自定义反序列化逻辑
}

• 更换序列化库：如果我们无法解决"KryoException: java.lang.UnsupportedOperationException"异常，我们可以考虑更换使用其他的支持需要序列化的属性的序列化库。

——参考链接。

看起来您遇到了一个问题，其中包含以下日志消息：

[INFO] com.esotericsoftware.kryo.KryoException: java.lang.UnsupportedOperationException Serialization trace:
reserved (org.apache.avro.Schema$Field)
fieldMap (org.apache.avro.Schema$RecordSchema)
schema (org.apache.avro.generic.GenericData$Record)

这些日志表明您的应用程序正在尝试序列化 Avro 数据类型，但某些字段没有实现所需的操作。
Avro 是一种数据交换格式，用于跨语言平台传输结构化数据。Kryo 是 Apache Flink 中使用的默认 Java 对象字节码库之一，负责对象的序列化和反序列化过程。根据提供的日志条目，com.esotericsoftware.kryo.KryoException 异常是由于 java.lang.UnsupportedOperationException 被抛出而引发的。这意味着 Kryo 在试图序列化某个特定的对象时失败了，因为它发现了一些未实现的方法。为了解决此问题，您可以考虑以下几个选项：

1. 检查 Avro Schema 文件中的字段映射 (fieldMap) 是否正确配置。确保所有必需的字段都存在并且被正确地标记为可序列化的。
2. 如果这是从外部源获取的数据，则需要检查原始数据文件中是否存在任何无效或缺失的信息。确认 Avro Schema 和实际数据之间的匹配性。
3. 更新 Avro 库至最新稳定版，有时旧版本可能存在与兼容性有关的问题。
4. 尝试禁用 Kryo 使用 Avro 进行序列化/反序列化的过程，转而采用其他的序列化方式，例如 Jackson 或 Protobuf。为此，可以在 Flink 配置文件中设置相应的参数，如下所示：

   streamingExecutionEnvironment.getConfig().setCustomClassLoader(new CustomClassLoadingStrategy());
   

您好，我很高兴回答您的问题。根据您提供的错误堆栈信息，问题是出现在序列化对象时发生的。Java.lang.UnsupportedOperationException 是一个继承自 java.io.ObjectStreamException 的异常，用于指示某个 Java 类型不支持序列化。

在您的案例中，该异常发生于 com.esotericsoftware.kryo.KryoException 中，而 Kryo 是一个高性能的 Java 反序列化/序列化框架。Kryo 在反序列化过程中发现某种类型的字段无法被序列化，于是抛出了 UnsupportedOperationExpection。

根据 StackOverflow 上的链接 Unsupported Operation Exception in kryo，这种情况可能是由以下几种原因造成的:

1. 使用了内部类的对象，因为 Kryo 默认不支持序列化此类对象；

2. 尝试序列化不可变对象，但 Kryo 并不知道如何处理它们；

3. 尝试序列化 final 或者 static 成员变量；

4. 尝试序列化数组元素，而不是直接序列化数组；

5. 尝试序列化 null 字段。

鉴于以上原因，您可以按照以下方式尝试优化您的代码：

1. 检查是否存在内部类的对象，如果是的话，尽量避免使用内部类，或者手动实现序列化接口；

2. 尽量不要使用 final 或 static 成员变量，改用普通成员变量；

3. 将数组改为 List 或 Map，让 Kryo 能够更好地理解数组结构；

4. 如果必须序列化 null 字段，可以通过设置 Kryo 的 ignoreMissingField 属性为 true 来忽略空值。

从您的问题描述来看，您可能在尝试使用Flink的StreamFileSink将数据写入HDFS时遇到了问题。问题可能是由于序列化/反序列化过程中的数据类型不匹配导致的。
我建议您检查以下几点：

1. 确保您正确地定义了Parquet schema。根据您提供的信息，看起来您可能在尝试序列化/反序列化时遇到了UnsupportedOperationException。这可能是因为您的Parquet schema中包含了一些不支持的数据类型。请检查您的schema定义，并确保所有字段都是支持的数据类型。
2. 检查您的Flink程序中的数据处理逻辑。确保在将数据写入StreamFileSink之前，数据已经被正确地处理和格式化。例如，如果您的数据源提供的是JSON格式的数据，您可能需要在将其写入Parquet之前将其转换为适合Parquet格式的数据。
3. 检查您的Flink配置。确保您正确地配置了Flink以使用Hadoop的序列化和反序列化机制。例如，您可能需要设置flink.hadoop.compatibility.mode为FULL或MINIMAL，具体取决于您的Hadoop版本和Flink版本。
4. 如果可能的话，请尝试使用较新的Flink版本。Flink的序列化和反序列化机制可能会在较新的版本中得到改进，从而解决您遇到的问题。