实时计算 Flink版操作报错合集之实时计算 Flink版操作报错合集之使用两个并行度时会报错,一个并行度不会报错,是什么原因

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:Flink CDC在哪里可以找到url报错提示?

Flink CDC在哪里可以找到url报错提示?2023-12-29 15:46:13,679 INFO org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph [] - PostPartition -> Sink Writer: Flink CDC Event Sink: doris (2/2) (1bfb69437c9c0738b939451580a4b13d_d40592faea9b13cc59503ebfb2b12986_1_0) switched from RUNNING to FAILED on localhost:41501-f31b91 @ localhost (dataPort=36234).

java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 608

at sun.util.calendar.BaseCalendar.getCalendarDateFromFixedDate(BaseCalendar.java:453) ~[?:1.8.0_192]

at java.util.GregorianCalendar.computeFields(GregorianCalendar.java:2397) ~[?:1.8.0_192]

at java.util.GregorianCalendar.computeFields(GregorianCalendar.java:2312) ~[?:1.8.0_192]

at java.util.Calendar.complete(Calendar.java:2268) ~[?:1.8.0_192]

at java.util.Calendar.get(Calendar.java:1826) ~[?:1.8.0_192]

at java.text.SimpleDateFormat.subFormat(SimpleDateFormat.java:1119) ~[?:1.8.0_192]

at java.text.SimpleDateFormat.format(SimpleDateFormat.java:966) ~[?:1.8.0_192]

at java.text.SimpleDateFormat.format(SimpleDateFormat.java:936) ~[?:1.8.0_192]

at java.text.DateFormat.format(DateFormat.java:345) ~[?:1.8.0_192]

at com.ververica.cdc.connectors.doris.sink.DorisRowConverter.lambdacreateExternalConvertercreateExternalConverter269fc3df$10(DorisRowConverter.java:103) ~[?:?]

at com.ververica.cdc.connectors.doris.sink.DorisRowConverter.lambdawrapIntoNullableExternalConverterwrapIntoNullableExternalConvertere3b7006a$1(DorisRowConverter.java:69) ~[?:?]

at com.ververica.cdc.connectors.doris.sink.DorisEventSerializer.serializerRecord(DorisEventSerializer.java:127) ~[?:?]

at com.ververica.cdc.connectors.doris.sink.DorisEventSerializer.applyDataChangeEvent(DorisEventSerializer.java:98) ~[?:?]

at com.ververica.cdc.connectors.doris.sink.DorisEventSerializer.serialize(DorisEventSerializer.java:69) ~[?:?]

at com.ververica.cdc.connectors.doris.sink.DorisEventSerializer.serialize(DorisEventSerializer.java:48) ~[?:?]

at org.apache.doris.flink.sink.batch.DorisBatchWriter.write(DorisBatchWriter.java:96) ~[?:?]

at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.sink.SinkWriterOperator.processElement(SinkWriterOperator.java:161) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at com.ververica.cdc.runtime.operators.sink.DataSinkWriterOperator.processElement(DataSinkWriterOperator.java:154) ~[?:?]

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.pushToOperator(CopyingChainingOutput.java:75) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.collect(CopyingChainingOutput.java:50) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.collect(CopyingChainingOutput.java:29) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamMap.processElement(StreamMap.java:38) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.OneInputStreamTask$StreamTaskNetworkOutput.emitRecord(OneInputStreamTask.java:237) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput.processElement(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:146) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput.emitNext(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:110) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamOneInputProcessor.processInput(StreamOneInputProcessor.java:65) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.processInput(StreamTask.java:562) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.runMailboxLoop(MailboxProcessor.java:231) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runMailboxLoop(StreamTask.java:858) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:807) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.runWithSystemExitMonitoring(Task.java:953) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.restoreAndInvoke(Task.java:932) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.doRun(Task.java:746) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:562) ~[flink-dist-1.18.0.jar:1.18.0]

at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) ~[?:1.8.0_192]



参考答案:

根据提供的错误日志,可以看到错误发生在java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 608。这个异常通常表示在访问数组时使用了超出范围的索引。

要解决这个问题,你可以检查代码中涉及到数组操作的部分,确保使用的索引值在数组的有效范围内。具体来说,你需要找到以下代码行:

at java.util.Calendar.get(Calendar.java:1826) ~[?:1.8.0_192]

在这个例子中,可能的原因是在使用java.util.Calendar类时,尝试访问了超出范围的索引。你可以尝试使用java.time.LocalDatejava.time.LocalDateTime类来替代java.util.Calendar,因为它们提供了更简单和安全的方法来处理日期和时间。

另外,你也可以检查其他涉及到数组操作的地方,确保没有出现类似的错误。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584667



问题二:Flink CDC用两个并行度会报错。一个并行度就不会报错。不知道是什么原因?

Flink CDC用两个并行度会报错。一个并行度就不会报错。不知道是什么原因? 同步java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException?



参考答案:

这个看日志,应该是mysql文本字段中有 换行符之类的,应该会有一个 url 的报错提示,然后curl 那个url看具体报错



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584665



问题三:Flink CDC中,我使用多个cdc连接器有冲突,有人有用多个Flink CDC的经验吗?

Flink CDC中,我使用多个cdc连接器有冲突,有人有用多个Flink CDC的经验吗?



参考答案:

你是同时引入了 多个cdc的connector吧,我记得 mysql 和MongoDB的 cdc 是冲突的, pg 和mysql 底层都是debezium 应该不会冲突 ,



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584663



问题四:windows机器部署flinkcdc 偶尔会出现这个报错是因为什么?

windows机器部署flinkcdc 偶尔会出现这个报错是因为什么?



参考答案:

这个错误信息来自于Apache Flink的FileUtils类,具体的方法是deleteFileOrDirectoryInternal。这个方法是用来删除文件或目录的。

这个错误可能是因为Flink试图删除一个文件或目录,但是这个操作失败了。这可能是由于多种原因导致的,比如文件正在被其他进程使用,文件权限问题,文件系统问题等。

为了解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:

  1. 确认你想要删除的文件或目录是否正在被其他进程使用。如果是,你需要先停止这个进程,然后再尝试删除文件或目录。
  2. 检查文件权限。确保你有足够的权限去删除这个文件或目录。
  3. 如果问题持续存在,你可能需要检查你的文件系统。有些文件系统可能会在某些情况下阻止文件删除。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/584661



问题五:flink 1.18启动sql client异常 ,有人知道为什么吗?

flink 1.18启动sql client异常 ,有人知道为什么吗?



参考答案:

我是加个sudo就好了 或者环境变量没配置好 或者多个版本环境变量配置冲突



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/586038

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。
相关文章
zdl
|
2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
173 56
|
5月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
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。
|
3月前
|
存储 运维 监控
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维、安全能力等等跟其他引擎及自建Flink集群比较。
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维和安全能力等方面表现出色。其自研的高性能状态存储引擎GeminiStateBackend显著提升了作业稳定性,状态管理优化使性能提升40%以上。核心性能较开源Flink提升2-3倍,资源利用率提高100%。提供一站式开发管理、自动化运维和丰富的监控告警功能,支持多语言开发和智能调优。安全方面,具备访问控制、高可用保障和全链路容错能力,确保企业级应用的安全与稳定。
56 0
|
5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。
|
5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。
|
5月前
|
消息中间件 监控 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之怎么调整Flink Web U显示的日志行数
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。
|
4月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
2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。
1423 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
6月前
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
886 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
8天前
|
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
  • 下一篇
    开通oss服务