实时计算 Flink版操作报错合集之连接器换成2.4.2之后,mysql作业一直报错如何解决

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连接SQLServer,这个锁就释放了,有别的处理方法吗?


Flink CDC连接SQLServer,报com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 已超过了锁请求超时时段。

我是提交了个任务以后发现SQL写错了,然后把任务正常cancel掉,改完再运行,就出现这个问题了

我尝试了把flink restart,这个锁就释放了,有别的处理方法吗?


参考回答:

去搜下issue,从库试下


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573721


问题二:Flink CDC中doris这么简单个表,到flinksql里面查询就报错,可能是哪块有问题呢?


Flink CDC中doris这么简单个表,到flinksql里面查询就报错,可能是哪块有问题呢?flink 1.15.4 doris 1.1.5


参考回答:

改成string即可运行


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573715


问题三:Flink CDC看起来像是找不到sql胖包中的类?


Flink CDC去掉flink-connector-mysql-cdc的包,就报这样的错误

看起来像是找不到sql胖包中的类?Caused by: java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper to field com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.MySqlDeserializationConverterFactory$2.val$objectMapper of type com.ververica.cdc.connectors.shaded.com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper in instance of com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.MySqlDeserializationConverterFactory$2

at java.base/java.io.ObjectStreamClass$FieldReflector.setObjFieldValues(Unknown Source)

at java.base/java.io.ObjectStreamClass$FieldReflector.checkObjectFieldValueTypes(Unknown Source)

at java.base/java.io.ObjectStreamClass.checkObjFieldValueTypes(Unknown Source)

at java.base/java.io.ObjectInputStream.defaultCheckFieldValues(Unknown Source)


参考回答:

刚确认了下,MySqlParser这个类flink cdc没有重写过,sql胖包我没用过,flink-connector-mysql-cdc在flink-sql-connector-mysql-cdc包下应该都能找到

你们可以试下把sqlserver的胖包删掉,只保留mysql的一个胖包,flink-connector-mysql-cdc这个包也直接删掉。如果能正常运行,就考虑用瘦包或自己重新打一个sqlserver+mysql的胖包

,只可以拥有一个包,不能都放进去


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573709


问题四:Flink CDC中oracle cdc 如何同步blob或者clob类型的数据呢?


Flink CDC中oracle cdc 如何同步blob或者clob类型的数据呢,我看debezium文档需要开启lob.enable=true,但是开启后就会报错,有没有大佬解决过的?


参考回答:

在Flink CDC中,由于Oracle CDC数据源主要基于JDBC的Oracle LogMiner技术,JDBC并不直接支持读取CLOB字段的数据,因此在同步包含CLOB字段的Oracle表时需要采取额外的措施。一个常见的解决方法是将CLOB字段转换为其他数据类型,如VARCHAR2或BLOB。具体操作可以在Oracle中创建一个视图,将CLOB字段转换为VARCHAR2或BLOB字段,然后使用该视图作为Flink CDC的数据源。

对于blob字段类型的数据,目前没有明确的信息说明Flink CDC是否可以直接支持。然而,当在Flink CDC中同步Oracle数据库的更新时,可能会导致BLOB(Binary Large Object)和CLOB(Character Large Object)数据丢失的问题。这是因为Flink CDC默认情况下以JSON格式将变更数据写入到目标系统,而BLOB和CLOB数据类型无法直接以JSON形式表示。解决此问题的一种方法是使用CDC Connector的format参数来配置合适的格式化选项,以支持BLOB和CLOB数据类型的正确序列化和反序列化。可以考虑使用Avro格式,因为Avro是一种二进制数据序列化格式,支持大型对象的处理。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573708


问题五:Flink CDC连接器换成2.4.2之后,mysql作业一直报这个错,这要怎么解决?


Flink CDC连接器换成2.4.2之后,mysql作业一直报这个错,这要怎么解决?Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: 'org.antlr.v4.runtime.tree.TerminalNode io.debezium.ddl.parser.mysql.generated.MySqlParser$DefaultValueContext.NULL_LITERAL()'

at io.debezium.connector.mysql.antlr.listener.DefaultValueParserListener.enterDefaultValue(DefaultValueParserListener.java:40) ~[flink-connector-mysql-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]

at io.debezium.ddl.parser.mysql.generated.MySqlParser$DefaultValueContext.enterRule(MySqlParser.java:56584) ~[flink-sql-connector-mysql-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]

at io.debezium.antlr.ProxyParseTreeListenerUtil.delegateEnterRule(ProxyParseTreeListenerUtil.java:46) ~[flink-sql-connector-mysql-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]

at io.debezium.connector.mysql.antlr.listener.MySqlAntlrDdlParserListener.enterEveryRule(MySqlAntlrDdlParserListener.java:89) ~[flink-sql-connector-mysql-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]

at com.ververica.cdc.connectors.shaded.org.antlr.v4.runtime.tree.ParseTreeWalker.enterRule(ParseTreeWalker.java:41) ~[flink-sql-connector-mysql-cdc-2.4.2.jar:2.4.2]


参考回答:

可以换成最新版试试,如果还不行,就得手动调整下打包顺序,flink cdc重写了很多debezium的同名类,也就是包名类名完全一样,但是实现代码不一致,如果加载的是debezium的类就会出现上面的异常


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/573701

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。
目录
相关文章
|
11月前
|
关系型数据库 MySQL 数据管理
Mysql基础学习day03-作业
本内容包含数据库建表语句及多表查询示例,涵盖内连接、外连接、子查询及聚合统计,适用于员工与部门数据管理场景。
196 1
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Mysql基础学习day02-作业
本教程介绍了数据库表的创建与管理操作,包括创建员工表、插入测试数据、删除记录、更新数据以及多种查询操作,涵盖了SQL语句的基本使用方法,适合初学者学习数据库操作基础。
215 0
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Mysql基础学习day01-作业
本教程包含三个数据库表的创建练习:学生表(student)要求具备主键、自增长、非空、默认值及唯一约束;课程表(course)定义主键、非空唯一字段及数值精度限制;员工表(employee)包含自增主键、非空字段、默认值、唯一电话号及日期时间类型字段。每个表的结构设计均附有详细SQL代码示例。
197 0
|
12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。
959 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
1581 0
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业,涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE,所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境(包括MySQL、Kafka和Zookeeper),然后通过配置YAML文件提交任务,实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能,并提供详细的命令和示例。最后,包含环境清理步骤以确保资源释放。
1212 2
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
|
Java 关系型数据库 MySQL
SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动
通过详细的步骤和示例代码,您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC,并实时追踪 MySQL 数据库的变动。
3671 45
|
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。
1148 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
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。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多