我写了个flink处理es数据的问题，这里也没有什么过滤逻辑，有没有人遇到过类似问题?

根据您描述的问题，Flink作业中数据能够正常读取并进入flatMap算子，但未进入Sink环节，且没有过滤逻辑。这种情况可能由以下几个原因导致，以下是详细的排查步骤和解决方案：

1. 确认Sink配置是否正确

• 检查Sink表的DDL定义是否正确，尤其是WITH参数中的连接信息（如endPoint、accessId、accessKey等）是否准确无误。
• 确保目标Elasticsearch实例的状态正常，并且网络连通性没有问题。
• 如果使用的是自定义Sink，请检查自定义Sink的实现逻辑是否存在问题。

重要提示：如果Sink表的配置有误，可能会导致数据无法写入目标存储。

2. 检查Sink并发度与上游算子的关系

• 如果Sink的并发度与上游算子的并发度不一致，可能会导致数据在Shuffle过程中丢失。
• 建议启用table.exec.sink.keyed-shuffle参数，确保相同主键的数据被发送到同一个并发中。默认值为AUTO，但您可以显式设置为FORCE以强制执行Hash Shuffle操作。

示例配置：

SET table.exec.sink.keyed-shuffle = 'FORCE';

3. 确认是否有数据乱序或Watermark问题

• 如果您的作业中使用了基于Event Time的窗口操作，可能会因为乱序数据或Watermark问题导致数据无法输出。
• 检查是否存在个别并发没有数据流入的情况。如果某个并发的Watermark始终为初始值（如1970年），则会影响整体Watermark的推进，从而导致窗口无法触发。

解决方案： - 调整作业并发数，使其小于或等于源表的分区数（如Kafka的Partition数）。 - 使用Print Sink或日志输出方式确认是否存在乱序数据，并采取延迟触发窗口计算的方式处理乱序数据。

4. 检查是否有反压问题

• 如果Sink节点存在反压，可能会导致数据无法正常写入目标存储。
• 在Flink Web UI中查看作业的反压情况。如果Sink节点的反压较高，可能是目标存储（如Elasticsearch）的写入性能不足或网络延迟较高。

解决方案： - 检查Elasticsearch集群的负载情况，确保其有足够的资源处理写入请求。 - 调整Sink的批量写入参数（如batchSize、flushIntervalMs等），以优化写入性能。

5. 确认是否有异常或错误日志

• 检查Flink任务的日志，尤其是TaskManager日志，确认是否有异常或错误信息。
• 如果日志中缺少详细的错误栈信息，可以通过以下方式启用完整的错误栈输出：

  env.java.opts: "-XX:-OmitStackTraceInFastThrow"
  

  这将帮助您更准确地定位问题。

6. 验证数据是否满足Sink的写入条件

• 某些下游存储（如Elasticsearch）可能对写入数据有特定的要求，例如主键冲突、字段类型不匹配等。
• 检查Sink表的DDL定义，确保字段映射和数据类型与目标存储一致。
• 如果使用了PRIMARY KEY，请确认主键字段的值是否唯一。如果主键冲突，可能会导致数据被覆盖或丢弃。

7. 调试与验证

• 在Sink之前添加一个Print Sink或日志输出，确认数据是否成功传递到Sink节点。
• 示例SQL：

  INSERT INTO print_sink SELECT * FROM flatmap_output;
  

• 如果数据能够正常打印，则问题可能出在Sink配置或目标存储上；否则，问题可能出现在flatMap之后的逻辑中。

总结

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决Flink作业中数据未进入Sink环节的问题。重点检查Sink配置、并发度关系、Watermark推进、反压情况以及目标存储的写入条件。如果问题仍未解决，建议联系阿里云技术支持，提供详细的日志和作业配置信息以便进一步分析。