实时计算 Flink版操作报错合集之写入 Kafka 报错 "Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the configured max blocking time 60000 ms",该怎么解决

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:Flinkk写入kafka报错,怎么处理?


Flinkk写入kafka报错,怎么处理? Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the configured max blocking time 60000 ms.

参数如下

request.timeout.ms=700000

batch.size=10

linger.ms=50

connections.max.idle.ms=700000

linger.ms=100

max.request.size=1048576

retries=5

timeout.ms=600000

topic查看详情是正常的,在控制台可以生产和消费


参考回答:

针对 Flink 写入 Kafka 时报错的问题,建议您按照如下建议排查:

  • 请求超时参数 request.timeout.ms 限制了 Flink 向 Kafka 写入消息的时间。如果请求超时,则 Flink 会停止发送消息并抛出异常。请您适当延长该参数值,以降低数据丢失的风险;
  • 若出现内存分配失败,请确保 Kafka 客户端有足够的内存来保存消息;
  • 在生产者配置中设置适当的 batch.size 参数,确保数据批量大小适中;
  • 尝试调整 connections.max.idle.ms 参数,防止客户端断开连接导致消息延迟;
  • 运行期间监控 Kafka 生产者的统计信息,并及时发现问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566109


问题二:FLink 1.13版本升级Flink 1.17 报错 ,怎么处理?


FLink 1.13版本升级Flink 1.17 报错 ,怎么处理?RpcLoaderException: could not load RpcSystem

和这个问题差不多 https://www.saoniuhuo.com/question/detail-2743444.html

flink-rpc-core

flink-streaming-java

flink-clients

这些包 以及其他包多有引入 本地运行报错这个RpcLoaderException: could not load RpcSystem


参考回答:

确包

org.apache.flink

flink-rpc-akka

1.17.1

org.apache.flink

flink-rpc-akka-loader

1.17.1


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566108


问题三:在Flink中checkpoint产生的文件名太长报错,各位大佬有遇到的吗?


代码实现mongo数据整库写hudi,采用RocksDBStateBackend状态后端,在Flink中checkpoint产生的文件名太长报错,各位大佬有遇到的吗?


参考回答:

调整一下rocksdbjni包的版本


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566107


问题四:flink源码编译的时候报错如下,有哪位老师遇到吗?怎么解决 ?


flink源码编译的时候报错如下,有哪位老师遇到吗?怎么解决


参考回答:

如果用的是jdk8的话,可以试下用版本高一点的jdk。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566100


问题五:flink on k8s这么添加依赖到基础镜像中运行的时候报这个错的啊?


flink on k8s这么添加依赖到基础镜像中运行的时候报这个错的啊?


参考回答:

如果jar包有的话,确认下jar包权限


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/566094

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
|
2月前
|
SQL Shell API
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
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。
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
|
2月前
|
SQL Java Apache
实时计算 Flink版操作报错合集之使用parquet时,怎么解决报错:无法访问到java.uti.Arrays$ArrayList类的私有字段
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。
|
2月前
|
Oracle 关系型数据库 Java
实时计算 Flink版操作报错合集之遇到了关于MySqIValidator类缺失的错误,是什么原因
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。
|
2月前
|
消息中间件 存储 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之如何使用Kafka Connector将数据写入到Kafka
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
2月前
|
消息中间件 监控 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之处理Kafka数据顺序时,怎么确保事件的顺序性
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
2月前
|
消息中间件 Java Kafka
Kafka不重复消费的终极秘籍!解锁幂等性、偏移量、去重神器,让你的数据流稳如老狗,告别数据混乱时代!
【8月更文挑战第24天】Apache Kafka作为一款领先的分布式流处理平台,凭借其卓越的高吞吐量与低延迟特性,在大数据处理领域中占据重要地位。然而,在利用Kafka进行数据处理时,如何有效避免重复消费成为众多开发者关注的焦点。本文深入探讨了Kafka中可能出现重复消费的原因,并提出了四种实用的解决方案:利用消息偏移量手动控制消费进度;启用幂等性生产者确保消息不被重复发送;在消费者端实施去重机制;以及借助Kafka的事务支持实现精确的一次性处理。通过这些方法,开发者可根据不同的应用场景灵活选择最适合的策略,从而保障数据处理的准确性和一致性。
86 9
|
2月前
|
消息中间件 负载均衡 Java
"Kafka核心机制揭秘:深入探索Producer的高效数据发布策略与Java实战应用"
【8月更文挑战第10天】Apache Kafka作为顶级分布式流处理平台,其Producer组件是数据高效发布的引擎。Producer遵循高吞吐、低延迟等设计原则,采用分批发送、异步处理及数据压缩等技术提升性能。它支持按消息键值分区,确保数据有序并实现负载均衡;提供多种确认机制保证可靠性;具备失败重试功能确保消息最终送达。Java示例展示了基本配置与消息发送流程,体现了Producer的强大与灵活性。
59 3
|
2月前
|
vr&ar 图形学 开发者
步入未来科技前沿:全方位解读Unity在VR/AR开发中的应用技巧,带你轻松打造震撼人心的沉浸式虚拟现实与增强现实体验——附详细示例代码与实战指南
【8月更文挑战第31天】虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术正深刻改变生活,从教育、娱乐到医疗、工业,应用广泛。Unity作为强大的游戏开发引擎,适用于构建高质量的VR/AR应用,支持Oculus Rift、HTC Vive、Microsoft HoloLens、ARKit和ARCore等平台。本文将介绍如何使用Unity创建沉浸式虚拟体验,包括设置项目、添加相机、处理用户输入等,并通过具体示例代码展示实现过程。无论是完全沉浸式的VR体验,还是将数字内容叠加到现实世界的AR应用,Unity均提供了所需的一切工具。
69 0
|
2月前
|
消息中间件 缓存 Kafka
【Azure 事件中心】使用Kafka消费Azure EventHub中数据,遇见消费慢的情况可以如何来调节呢?
【Azure 事件中心】使用Kafka消费Azure EventHub中数据,遇见消费慢的情况可以如何来调节呢?
|
3月前
|
消息中间件 存储 Kafka
kafka 在 zookeeper 中保存的数据内容
kafka 在 zookeeper 中保存的数据内容
43 3

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 下一篇
    无影云桌面