问题一：Flink这个错，如何定位到底是那个文件的问题呢?
Flink这个错，如何定位到底是那个文件的问题呢? 
参考答案：
根据报错信息建议检查如下：
- 所有的开始标签（start tags）都有对应的结束标签（end tags）。
- [row,col{unknow-source}]:[1,3681]，这表示问题发生在文档的第1行，第3681个字符。
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问题二：flink云顶一段时间之后就挂了，找不到原因，请问一下谁能帮我看一下？
flink云顶一段时间之后就挂了，找不到原因，请问一下谁能帮我看一下？ 
参考答案：
异常直接原因是 TaskManager 心跳超时，进一步原因可能有：
- 进程已退出，可能自身发生错误，或者受到 YARN RM 或 NM 上抢占机制影响，需要进一步追查 TaskManager 日志或 YARN RM/NM 日志；
- 进程仍在运行，集群网络问题造成失联，连接超时会自行退出，JobManager 在该异常后会 Failover 自行恢复（重新申请资源并启动新的 TaskManager）；
- 进程 GC 时间过长，可能是内存泄露或内存资源配置不合理造成，可以借助Grafana上的监控来看对应的JM/TM的GC时长。
——参考链接。
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问题三：Flink有知道这是啥问题的吗？
Flink有知道这是啥问题的吗？sumStream.sinkTo(new Elasticsearch6SinkBuilder()
.setBulkFlushMaxActions(1)
.setHosts(new HttpHost("10.237.226.35", 9600, "http"))
.setEmitter((element, context, indexer) -> indexer.add(Requests.indexRequest().index(ES_INDEX_NAME).type("_doc").source(element))).build()); 
参考答案：
org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.RegularOperatorChain.initializeStateAndOpenOperators()方法这个方法是出错的关键，恢复状态的时候中类型不匹配。查代码看看有没有数据类型与定义的操作符和转换器冲突的地方
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问题四：Flink需求： 两个设备日志流通过设备id和相近时间进行关联 请问我可能哪一步出问题了？
Flink需求：
两个设备日志流通过设备id和相近时间进行关联
设备日志流在kafka的aTopic和bTopic里面，由于有灰度设置，灰度设置分别对应aTopicGray，bTopicGray，他们互为灰度
所有flink的job消费的时候需要同时消费全量和灰度的topic。
会发生的情况：topic有多个分区, 切换过程中灰度的topic和非灰度的topic都有新数据，全量之后原Topic不会有新数据
并且topic里面数据只保留一段时间，过了几天之后数据会过期被清除
实现：
1，通过kafka消费两个日志流
KafkaSource source = KafkaSource.builder()
.setBootstrapServers(brokers)
.setTopics("aTopic,aTopicGray")
.setGroupId("my-group")
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
.build();
env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
2，将stream转成table,并且设置时间戳和水印,创建临时表。
Table table =
tableEnv.fromDataStream(
dataStream,
Schema.newBuilder()
.columnByExpression("rowtime", "CAST(event_time AS TIMESTAMP_LTZ(3))")
.watermark("rowtime", "rowtime - INTERVAL '10' SECOND")
.build());
tableEnv.createTemporaryView("MyView", dataStream);
3,使用sqlQuery来进行interval join，并且设置时间戳和水印，创建临时表
Table joinedTable =
tableEnv.sqlQuery(
"SELECT U.name, O.amount " +
"FROM UserTable U left join OrderTable O " +
"WHERE U.uid = O.uid AND O.ts BETWEEN U.ts AND U.ts + INTERVAL '5' MINUTES");
DataStream join_table_stream = tableEnv.toDataStream(joinedTable);
Table join_table_stream_watermark =
tableEnv.fromDataStream(
dataStream,
Schema.newBuilder()
.columnByExpression("joinrowtime", "CAST(event_time AS TIMESTAMP_LTZ(3))")
.watermark("joinrowtime", "joinrowtime - INTERVAL '10' SECOND")
.build());
tEnv.createTemporaryView("join_table_stream_watermark", join_table_stream_watermark);
4，使用Window Top-N 来对关联进行去重，只保留关联到的第一条记录
SELECT *
FROM (
SELECT bidtime, price, item, supplier_id, window_start, window_end, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window_start, window_end,objId,aTime ORDER BY bTime DESC) as rownum
FROM TABLE(
TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES))
) WHERE rownum <= 1;
5，进行后续操作
遇到的问题：
在测试环境没有灰度和单分区的环境是正常运行的，到了生产环境就在Window Top-N最后这一步遇到的时间戳推进缓慢，并且输出的关联到的数据少
1，请问我可能哪一步出问题了？是什么问题？可以怎么解决？
2，当灰度和全量topic有一个topic数据都过期了的情况下是不是会影响？
3，Window Top-N对通过sqlQuery产生的joinTable这种临时表是否能够正常作用？
4，flink的水印时间和水印在我这里面的datastream和table之间转换和sqlQuery之后流的转换过程中是怎样流转和变化的？flink 1.17.2
参考答案：
如果只是仅仅保证最新一条数据的话，我觉得还不如直接一个topic一个分区一个并行度，更新写，当然如果数据量大，可以并发写多个字段，每个并行度写一个，然后取多个字段的最新的数据再合并，这个只是我的思路，因为我不知道你具体想要做啥，但是有主键就可以，不过还是要看你们底层的数据库是啥，我们是doris 可以这么干。
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问题五：flink突然报错；无法启动了怎么解决？
flink突然报错；无法启动了怎么解决？ 
参考答案：
flink中有这样一个参数：akka.framesize，
是JobManager和TaskManager之间通信时发送的消息大小的最大值
可以在启动flink的时候加上 或者 在conf/flink-conf.yaml 配置上
启动应用的时候指定该参数格式如下：
flink run ... -yD akka.framesize="xxx" \ ...
——参考链接。
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