实时计算 Flink版操作报错合集之遇到报错:Apache Kafka Connect错误如何解决

本文涉及的产品
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:flinkcdc同步的时候有什么策略可以设置跳过哪些报错吗?假如报唯一性的错 这种就想让他过?


flinkcdc同步的时候有什么策略可以设置跳过哪些报错吗?假如报唯一性的错 这种就想让他过?


参考回答:

报错需要拍错,是有问题的,应该是下游引起的。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572250


问题二:Flink CDC2.4.2同步MySQL,报了空指针,但是不知道报错的地方在哪里?


Flink CDC2.4.2同步MySQL,报了空指针,但是不知道报错的地方在哪里?org.apache.flink.util.FlinkException: Global failure triggered by OperatorCoordinator for 'Source: MySQL Source' (operator bc764cd8ddf7a0cff126f51c16239658).

at org.apache.flink.runtime.operators.coordination.OperatorCoordinatorHolder$LazyInitializedCoordinatorContext.failJob(OperatorCoordinatorHolder.java:617)

at org.apache.flink.runtime.operators.coordination.RecreateOnResetOperatorCoordinator$QuiesceableContext.failJob(RecreateOnResetOperatorCoordinator.java:237)

at org.apache.flink.runtime.source.coordinator.SourceCoordinatorContext.failJob(SourceCoordinatorContext.java:374)

at org.apache.flink.runtime.source.coordinator.SourceCoordinator.lambda$runInEventLoop$10(SourceCoordinator.java:472)

at org.apache.flink.util.ThrowableCatchingRunnable.run(ThrowableCatchingRunnable.java:40)

at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)

at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)

at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)

at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:750)

Caused by: java.lang.NullPointerException


参考回答:

从您的错误信息可以看出,您遇到了空指针异常,这通常是由于源代码中使用了未经初始化的对象或变量导致的。您可以在代码中找出错误的地方,然后修复它。

您可以尝试以下方法:

  1. 检查您使用的代码,看看是否存在空对象引用或空指针异常。
  2. 检查连接MySQL数据库的参数是否正确。
  3. 检查MySQL数据库的连接是否正常。
  4. 检查代码中是否存在可能导致异常的部分,例如数组越界或空集合访问。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572249


问题三:Flink CDC 想问下大家 ,有没有遇到过, 是怎么处理的这个问题的?


Flink CDC 1.13.3 oracle-cdc2.2 数据库Oracle19c遇到的问题 : CPU 使用率非常高 ,见下图经过排查发现: 下面的SQL查询频率非常高 ,每分钟上千次 (任务越多,使用的表越多,越频繁。)SELECT SCN, SQL_REDO, OPERATION_CODE, TIMESTAMP, XID, CSF, TABLE_NAME, SEG_OWNER, OPERATION, USERNAME, ROW_ID, ROLLBACK FROM V$LOGMNR_CONTENTS WHERE SCN > :1 AND SCN <= :2 AND ((OPERATION_CODE IN (5, 34) AND USERNAME NOT IN ('SYS', 'SYSTEM', 'PPS_EDW')) OR (OPERATION_CODE IN (7, 36)) OR (OPERATION_CODE IN (1, 2, 3) AND TABLE_NAME != 'LOG_MINING_FLUSH' AND SEG_OWNER NOT IN ('APPQOSSYS', 'AUDSYS', 'CTXSYS', 'DVSYS', 'DBSFWUSER', 'DBSNMP', 'GSMADMIN_INTERNAL', 'LBACSYS', 'MDSYS', 'OJVMSYS', 'OLAPSYS', 'ORDDATA', 'ORDSYS', 'OUTLN', 'SYS', 'SYSTEM', 'WMSYS', 'XDB') AND (REGEXP_LIKE(SEG_OWNER, '^T1_CCBSCF$', 'i')) AND (REGEXP_LIKE(SEG_OWNER || '.' || TABLE_NAME, '^T1_CCBSCF.T_CI_PARTNER$', 'i')) ))想问下大家 ,有没有遇到过, 是怎么处理的这个问题的, 感谢~


参考回答:

在Flink CDC中,如果SQL查询频率过高,可能会导致CPU使用率过高。以下是一些可能的解决方案:

  1. 优化SQL查询:您可以尝试优化您的SQL查询,以减少查询的频率。例如,您可以尝试使用索引,或者使用更复杂的查询条件来减少查询的范围。
  2. 使用更高效的查询引擎:您可以尝试使用更高效的查询引擎,例如InnoDB或XLog。这些查询引擎通常比MyISAM查询引擎更高效,可以减少查询的频率。
  3. 使用更高效的表:您可以尝试使用更高效的表,例如InnoDB或XLog。这些表通常比MyISAM表更高效,可以减少查询的频率。
  4. 使用更高效的存储引擎:您可以尝试使用更高效的存储引擎,例如InnoDB或XLog。这些存储引擎通常比MyISAM存储引擎更高效,可以减少查询的频率。
  5. 使用更高效的索引:您可以尝试使用更高效的索引,例如InnoDB或XLog。这些索引通常比MyISAM索引更高效,可以减少查询的频率。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572248


问题四:Flink CDC这个错误有遇到过吗 ?


Flink CDC这个错误有遇到过吗 ?Caused by: org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: Data row is smaller than a column index, internal schema representation is probably out of sync with real database schema


参考回答:

数据库结构变更过了吗,确认一下表结构,再重跑下试试


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572247


问题五:Flink CDC一直在报流式未启用的错误,但是错误级别又是info的,请问这个重要么?


Flink CDC一直在报流式未启用的错误,但是错误级别又是info的,请问这个重要么?2023-11-15 08:09:22,798 INFO io.debezium.connector.sqlserver.SqlServerStreamingChangeEventSource [] - Streaming is not enabled in current configuration

2023-11-15 08:09:23,298 INFO io.debezium.connector.sqlserver.SqlServerStreamingChangeEventSource [] - Streaming is not enabled in current configuration


参考回答:

看起来和执行模式有关系,你是只同步全量数据吧


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/572246

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
目录
相关文章
|
1月前
|
消息中间件 安全 Kafka
Apache Kafka安全加固指南:保护你的消息传递系统
【10月更文挑战第24天】在现代企业环境中,数据的安全性和隐私保护至关重要。Apache Kafka作为一款广泛使用的分布式流处理平台,其安全性直接影响着业务的稳定性和用户数据的安全。作为一名资深的Kafka使用者,我深知加强Kafka安全性的重要性。本文将从个人角度出发,分享我在实践中积累的经验,帮助读者了解如何有效地保护Kafka消息传递系统的安全性。
88 7
|
1月前
|
消息中间件 数据挖掘 Kafka
Apache Kafka流处理实战:构建实时数据分析应用
【10月更文挑战第24天】在当今这个数据爆炸的时代,能够快速准确地处理实时数据变得尤为重要。无论是金融交易监控、网络行为分析还是物联网设备的数据收集,实时数据处理技术都是不可或缺的一部分。Apache Kafka作为一款高性能的消息队列系统,不仅支持传统的消息传递模式,还提供了强大的流处理能力,能够帮助开发者构建高效、可扩展的实时数据分析应用。
86 5
|
1月前
|
消息中间件 存储 监控
构建高可用性Apache Kafka集群:从理论到实践
【10月更文挑战第24天】随着大数据时代的到来,数据传输与处理的需求日益增长。Apache Kafka作为一个高性能的消息队列服务,因其出色的吞吐量、可扩展性和容错能力而受到广泛欢迎。然而,在构建大规模生产环境下的Kafka集群时,保证其高可用性是至关重要的。本文将从个人实践经验出发,详细介绍如何构建一个高可用性的Kafka集群,包括集群规划、节点配置以及故障恢复机制等方面。
84 4
|
1月前
|
消息中间件 监控 大数据
优化Apache Kafka性能:最佳实践与调优策略
【10月更文挑战第24天】作为一名已经对Apache Kafka有所了解并有实际使用经验的开发者,我深知在大数据处理和实时数据流传输中,Kafka的重要性不言而喻。然而,在面对日益增长的数据量和业务需求时,如何保证系统的高性能和稳定性成为了摆在我们面前的一个挑战。本文将从我的个人视角出发,分享一些关于如何通过合理的配置和调优来提高Kafka性能的经验和建议。
85 4
|
1月前
|
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。
1176 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
1月前
|
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
156 56
|
23天前
|
消息中间件 Java Kafka
什么是Apache Kafka?如何将其与Spring Boot集成?
什么是Apache Kafka?如何将其与Spring Boot集成?
58 5
|
25天前
|
消息中间件 Java Kafka
Spring Boot 与 Apache Kafka 集成详解:构建高效消息驱动应用
Spring Boot 与 Apache Kafka 集成详解:构建高效消息驱动应用
37 1
|
1月前
|
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。
|
1月前
|
消息中间件 存储 负载均衡
Apache Kafka核心概念解析:生产者、消费者与Broker
【10月更文挑战第24天】在数字化转型的大潮中,数据的实时处理能力成为了企业竞争力的重要组成部分。Apache Kafka 作为一款高性能的消息队列系统,在这一领域占据了重要地位。通过使用 Kafka,企业可以构建出高效的数据管道,实现数据的快速传输和处理。今天,我将从个人的角度出发,深入解析 Kafka 的三大核心组件——生产者、消费者与 Broker,希望能够帮助大家建立起对 Kafka 内部机制的基本理解。
79 2

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多