问题一：Flink1.15， 在往hive写数据时遇到上述错误，有什么办法解决吗？
大佬们，Flink1.15， Hive3.1.2，已经添加了connector-hive、hive-exec的依赖，但是在往hive写数据时遇到上述错误，有什么办法解决吗？Caused by: org.apache.flink.table.api.ValidationException: Could not find any factory for identifier 'hive' that implements 'org.apache.flink.table.planner.delegation.ParserFactory' in the classpath.
Available factory identifiers are:
at org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil.discoverFactory(FactoryUtil.java:538) at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.createNewParser(PlannerBase.scala:164) at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.getParser(PlannerBase.scala:172) at org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl.getParser(TableEnvironmentImpl.java:1637) at org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl.executeSql(TableEnvironmentImpl.java:705)
参考答案：
// 添加依赖
<!-- Hive Dependency --> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>${hive.version}</version> <exclusions> <exclusion> <artifactId>calcite-avatica</artifactId> <groupId>org.apache.calcite</groupId> </exclusion> <exclusion> <artifactId>calcite-core</artifactId> <groupId>org.apache.calcite</groupId> </exclusion> <exclusion> <artifactId>calcite-linq4j</artifactId> <groupId>org.apache.calcite</groupId> </exclusion> </exclusions> <!-- <scope>provided</scope>--> </dependency>
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问题二：flink-这个类 但是sql 加载的时候报错找不到这个 类，有解决过这个吗？
flink-connector-elasticsearch7 废弃了ElasticsearchConnectorOptions 这个类 但是sql 加载的时候报错找不到这个 类，有大佬解决过这个吗？
参考答案：
可以传入一个失败处理器，一旦出现写入失败的情况则会回调所传入的处理器用于错误恢复。
DataStream<String> input = ...; input.addSink(new ElasticsearchSink<>( config, transportAddresses, new ElasticsearchSinkFunction<String>() {...}, new ActionRequestFailureHandler() { @Override void onFailure(ActionRequest action, Throwable failure, int restStatusCode, RequestIndexer indexer) throw Throwable { if (ExceptionUtils.containsThrowable(failure, EsRejectedExecutionException.class)) { // 将失败请求继续加入队列，后续进行重试写入 indexer.add(action); } else if (ExceptionUtils.containsThrowable(failure, ElasticsearchParseException.class)) { // 添加自定义的处理逻辑 } else { throw failure; } } }));
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问题三：flink sql在关联多个动态表时,运行一两天就会崩掉，报checkpoint超时，怎么解决？
flink sql在关联多个动态表时,运行一两天就会崩掉，报checkpoint超时，怎么解决？
参考答案：
当 Flink SQL 作业在关联多个动态表（例如 Kafka Streams 或其他 CDC 源）时，遇到 Checkpoint 超时的问题通常与几个因素相关：
背压（Backpressure）：源端数据产生速度过快，而 Flink 作业的处理速度跟不上，导致数据在内部队列中堆积，最终影响 Checkpoint 的完成。
状态管理：Flink 作业可能维护了大量的状态，尤其是在关联多个表时。如果状态太大或管理不当，可能导致 Checkpoint 变得很慢。
网络或磁盘I/O：Checkpoint 涉及到状态的持久化，如果网络或磁盘I/O成为瓶颈，也会影响 Checkpoint 的性能。
资源不足：如果 Flink 集群的资源（CPU、内存、磁盘等）不足，也可能导致 Checkpoint 超时。
下面是一些建议的解决步骤：
- 监控和诊断
使用 Flink Web UI 监控作业的状态，特别是 Checkpoint 的延迟和大小。
监控源端和目标端的数据速率，了解是否存在背压。
检查 Flink TaskManager 的日志，看是否有异常或警告信息。 - 优化 Checkpoint 配置
增加 checkpoint.timeout 的值，给予 Checkpoint 更多的时间来完成。
调整 checkpoint.interval 的值，如果可能，减少 Checkpoint 的频率。
启用异步快照（state.backend.async-snapshot），以减少 Checkpoint 对作业性能的影响。 - 优化状态管理
如果可能，减少作业中的状态大小。例如，通过优化查询逻辑或调整状态保留策略。
使用更高效的状态后端，如 RocksDB。 - 优化资源分配
确保 Flink 集群有足够的资源来处理作业。
根据需要增加 TaskManager 的数量或内存。 - 调整并行度
根据作业的需求调整源、转换和汇的并行度。
确保没有数据倾斜，即所有的 Subtask 都均匀地分配了工作负载。 - 优化源端和目标端
优化源端的数据产生速率，或增加消费者（例如 Kafka 的消费者组）的数量以分担负载。
如果目标端写入速度较慢（如 HBase、HDFS 等），考虑增加目标端的写入能力或优化写入策略。 - 代码优化
简化 SQL 查询逻辑，避免复杂的嵌套查询或窗口操作。
使用批处理而不是流处理（如果适用），因为批处理通常具有更好的性能和资源管理。 - 升级 Flink 版本
如果你使用的是较旧的 Flink 版本，考虑升级到最新版本。新版本可能包含对 Checkpoint 和状态管理的改进。
示例代码（假设使用 Flink SQL）
这里不直接提供具体的代码示例，因为 Flink SQL 的配置通常通过 YAML 或 SQL DDL 语句完成。但你可以参考以下配置示例：
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问题四：Flink SQL使用mysql-cdc表，提示错误如下错误：我怎么样才能使用window聚合？
Flink SQL使用mysql-cdc表，做window操作，提示错误如下错误：
org.apache.flink.table.api.TableException: StreamPhysicalWindowAggregate doesn't support consuming update and delete changes which is produced by node TableSourceScan
我怎么样才能使用window聚合？
参考答案：
cdc表 是不支持窗口聚合的，你可以用group 不要，你可以用group by代替
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问题五：flink sql打的jar在服务器运行的问题，如何解决？
flink sql打的jar在服务器运行的问题，如何解决？各个依赖包都OK在的，但是运行时候就是报这个问题 
参考答案：
Flink kafka 数据序列化错误问题
解决方案如下：
<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> <!-- <exclusions>--> <!-- <exclusion>--> <!-- <artifactId>kafka-clients</artifactId>--> <!-- <groupId>org.apache.kafka</groupId>--> <!-- </exclusion>--> <!-- </exclusions>--> </dependency>
——参考链接。
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