Flink SQL中使用DEBUG模式来输出详细的日志信息,

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: Flink SQL中使用DEBUG模式来输出详细的日志信息,

这种情况可能是由于以下原因导致的:

  1. 检查Flink SQL中的Kafka数据源配置是否正确,包括Kafka的地址、端口、Topic名称等。
  2. 检查Flink SQL中的Doris数据目标配置是否正确,包括Doris的地址、端口、用户名、密码、数据库名、表名等。
  3. 检查Flink SQL中的数据写入逻辑是否正确,包括SELECT语句和INSERT INTO语句等。
  4. 检查Kafka中是否有数据产生,可以通过Kafka自带的命令行工具来查看。
  5. 检查Doris中是否有数据写入,可以通过Doris自带的管理工具或者执行查询语句来查看。
  6. 如果以上都没有问题,可以尝试在Flink SQL中使用DEBUG模式来输出详细的日志信息,以便更好地排查问题。关于数据传输服务(DTS)中查看源端IP和对端IP的问题,您可以按照以下步骤操作:

  7. 登录到DTS控制台。

  8. 在左侧导航栏中选择“数据迁移”,然后在右侧页面中找到并点击您想要查看的迁移任务。

  9. 在任务详情页面中,您可以看到“源信息”和“目标信息”。在这里,您可以查看源端和目标端的IP地址。

关于DTS控制台返回502错误的问题,这可能是由于网络不稳定或者DTS服务端出现问题导致的。您可以尝试以下解决方案:

  1. 等待一段时间后再尝试访问DTS控制台。

  2. 清除浏览器缓存后重新访问DTS控制台。

  3. 联系您的运维团队或者云服务提供商,询问是否有DTS服务端维护或者故障的情况。

如果问题仍然存在,建议您寻求专业的技术支持。

目录
打赏
0
0
0
0
819
分享
相关文章
Apache Flink 实践问题之原生TM UI日志问题如何解决
Apache Flink 实践问题之原生TM UI日志问题如何解决
68 1
美团 Flink 大作业部署问题之Checkpoint 的 metadata 文件包含什么信息
美团 Flink 大作业部署问题之Checkpoint 的 metadata 文件包含什么信息
Flink 新一代流计算和容错问题之如何实现 Generalized Log-Based Incremental Checkpoint
Flink 新一代流计算和容错问题之如何实现 Generalized Log-Based Incremental Checkpoint
驾驭复杂性:Spring Cloud在微服务构建中的决胜法则
【8月更文挑战第31天】Spring Cloud是在Spring Framework基础上打造的微服务解决方案,提供服务发现、配置管理、消息路由等功能,适用于构建复杂的微服务架构。本文介绍如何利用Spring Cloud搭建微服务,包括Eureka服务发现、Config Server配置管理和Zuul API网关等组件的配置与使用。通过Spring Cloud,可实现快速开发、自动化配置,并提升系统的伸缩性和容错性,尽管仍需面对分布式事务等挑战,但其强大的社区支持有助于解决问题。
124 0
美团 Flink 大作业部署问题之想在Serverless平台上实时查看Spring Boot应用的日志要怎么操作
美团 Flink 大作业部署问题之想在Serverless平台上实时查看Spring Boot应用的日志要怎么操作
揭秘Apache Flink的Exactly-Once神技:如何在数据流海中确保每条信息精准无误,不丢不重?
【8月更文挑战第26天】Apache Flink 是一款先进的流处理框架,其核心特性 Exactly-Once 语义保证了数据处理的精准无误。尤其在金融及电商等高要求场景下,该特性极为关键。本文深入解析 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义:通过状态管理确保中间结果可靠存储;利用一致的检查点机制定期保存状态快照;以及通过精确的状态恢复避免数据重复处理或丢失。最后,提供一个 Java 示例,展示如何计算用户访问次数,并确保 Exactly-Once 语义的应用。
188 0
【Azure 事件中心】开启 Apache Flink 制造者 Producer 示例代码中的日志输出 (连接 Azure Event Hub Kafka 终结点)
【Azure 事件中心】开启 Apache Flink 制造者 Producer 示例代码中的日志输出 (连接 Azure Event Hub Kafka 终结点)
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
1435 31
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
什么是Apache日志?为什么Apache日志分析很重要?
Apache是全球广泛使用的Web服务器软件,支持超过30%的活跃网站。它通过接收和处理HTTP请求,与后端服务器通信,返回响应并记录日志,确保网页请求的快速准确处理。Apache日志分为访问日志和错误日志,对提升用户体验、保障安全及优化性能至关重要。EventLog Analyzer等工具可有效管理和分析这些日志,增强Web服务的安全性和可靠性。
110 9
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log、原理、写入过程;binlog与redolog区别、update语句的执行流程、两阶段提交、主从复制、三种日志的使用场景;查询日志、慢查询日志、错误日志等其他几类日志
142 35
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等