Flink超时问题之Flink sql cdc锁超时如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。

问题一:Flink sql查询NULL值错误

Select id, name, if(type=1,2,null) From user ; 当我执行上面的sql的时候提示我 [ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorException: Illegal use of ‘NULL’ 是无法将null展示吗?*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

需要将 null cast 成某个具体的值,比如: if(type=1,2,cast(null as int))*来自志愿者整理的flink邮件归档



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/371530?spm=a2c6h.13066369.question.51.6ad26382SK2fNp



问题二:1.11版本的yarn-session如何指定taskmanager数量

我发现1.11版本的yarn-session.sh废弃了-n参数,那如何指定taskmanager数量?*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

根据你 Job 的并发和指定的 TM 的规格来计算出 TM 的数量。*来自志愿者整理的flink邮件归档



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/371532?spm=a2c6h.13066369.question.54.6ad26382509Gze



问题三:请问有哪些功能,是 stream api 可以做到,而 table api 无法做到的呢?

如题,望各位老师指点*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

这个可能不好对比,最好结合你的需求。 你可以理解为 Table API 为 我们内置了很多标准的算子,比如说 join,unionall 等,简化了我们自己实现的成本。 而 DataStream API 比较灵活,但处理逻辑都需要自己定义。 如果你的需求需要用到 state 或者 timer 的能力的,那么就需要使用 DataStream API。 希望这些对比有帮助。*来自志愿者整理的flink邮件归档



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/371535?spm=a2c6h.13066369.question.53.6ad26382hGdMxH



问题四:UDTAGG在SQL中可以使用么,语法是什么

Hi,像TableAggregateFunction可以在SQL中使用么?*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

目前 SQL 中不支持 UDTAF。

你使用 UDTAF 的场景是什么呢?*来自志愿者整理的flink邮件归档



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/371537?spm=a2c6h.13066369.question.56.6ad26382yFtMwG



问题五:Flink sql cdc 锁超时

当我使用flink cdc 对多张表进行关联查询时其中的一张表总是会有锁超时的情况,导致任务无法正常启动, 请问这种情况应该如何处理? org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction Error code: 1205; SQLSTATE: 40001. at io.debezium.connector.mysql.AbstractReader.wrap(AbstractReader.java:230) at io.debezium.connector.mysql.AbstractReader.failed(AbstractReader.java:207) at io.debezium.connector.mysql.SnapshotReader.execute(SnapshotReader.java:831) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Caused by: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:123) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:97) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLExceptionsMapping.translateException(SQLExceptionsMapping.java:122) at com.mysql.cj.jdbc.StatementImpl.executeInternal(StatementImpl.java:782) at com.mysql.cj.jdbc.StatementImpl.execute(StatementImpl.java:666) at io.debezium.jdbc.JdbcConnection.executeWithoutCommitting(JdbcConnection.java:1201) at io.debezium.connector.mysql.SnapshotReader.execute(SnapshotReader.java:465) ... 3 more*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

有更完整的堆栈不?不够完整*来自志愿者整理的flink邮件归档



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/371558?spm=a2c6h.13066369.question.55.6ad26382oMyyad

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
|
2月前
|
SQL 存储 API
Flink实践:通过Flink SQL进行SFTP文件的读写操作
虽然 Apache Flink 与 SFTP 之间的直接交互存在一定的限制,但通过一些创造性的方法和技术,我们仍然可以有效地实现对 SFTP 文件的读写操作。这既展现了 Flink 在处理复杂数据场景中的强大能力,也体现了软件工程中常见的问题解决思路——即通过现有工具和一定的间接方法来克服技术障碍。通过这种方式,Flink SQL 成为了处理各种数据源,包括 SFTP 文件,在内的强大工具。
146 15
|
2月前
|
算法 API Apache
Flink CDC:新一代实时数据集成框架
本文源自阿里云实时计算团队 Apache Flink Committer 任庆盛在 Apache Asia CommunityOverCode 2024 的分享,涵盖 Flink CDC 的概念、版本历程、内部实现及社区未来规划。Flink CDC 是一种基于数据库日志的 CDC 技术实现的数据集成框架,能高效完成全量和增量数据的实时同步。自 2020 年以来,Flink CDC 经过多次迭代,已成为功能强大的实时数据集成工具,支持多种数据库和数据湖仓系统。未来将进一步扩展生态并提升稳定性。
488 1
Flink CDC:新一代实时数据集成框架
|
2月前
|
消息中间件 canal 数据采集
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案,详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效,并展望了未来发展方向。
514 14
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
|
3月前
|
Oracle 关系型数据库 新能源
Flink CDC 在新能源制造业的实践
本文撰写自某新能源企业的研发工程师 单葛尧 老师。本文详细介绍该新能源企业的大数据平台中 CDC 技术架构选型和 Flink CDC 的最佳实践。
436 13
Flink CDC 在新能源制造业的实践
|
21天前
|
SQL 大数据 API
大数据-132 - Flink SQL 基本介绍 与 HelloWorld案例
大数据-132 - Flink SQL 基本介绍 与 HelloWorld案例
39 0
|
2月前
|
SQL 安全 数据处理
揭秘数据脱敏神器:Flink SQL的神秘力量,守护你的数据宝藏!
【9月更文挑战第7天】在大数据时代,数据管理和处理尤为重要,尤其在保障数据安全与隐私方面。本文探讨如何利用Flink SQL实现数据脱敏,为实时数据处理提供有效的隐私保护方案。数据脱敏涉及在处理、存储或传输前对敏感数据进行加密、遮蔽或替换,以遵守数据保护法规(如GDPR)。Flink SQL通过内置函数和表达式支持这一过程。
70 2
|
2月前
|
SQL 大数据 数据处理
奇迹降临!解锁 Flink SQL 简单高效的终极秘籍,开启数据处理的传奇之旅!
【9月更文挑战第7天】在大数据处理领域,Flink SQL 因其强大功能与简洁语法成为开发者首选。本文分享了编写高效 Flink SQL 的实用技巧:理解数据特征及业务需求;灵活运用窗口函数(如 TUMBLE 和 HOP);优化连接操作,优先采用等值连接;合理选择数据类型以减少计算资源消耗。结合实际案例(如实时电商数据分析),并通过定期性能测试与调优,助力开发者在大数据处理中更得心应手,挖掘更多价值信息。
42 1
|
3月前
|
SQL 流计算
Flink SQL 在快手实践问题之由于meta信息变化导致的state向前兼容问题如何解决
Flink SQL 在快手实践问题之由于meta信息变化导致的state向前兼容问题如何解决
47 1
|
3月前
|
SQL 流计算
慢sql治理问题之下游 Task 频繁请求 JobMaster 导致 RPC 超时的问题你们是如何解决的
慢sql治理问题之下游 Task 频繁请求 JobMaster 导致 RPC 超时的问题你们是如何解决的

相关产品

  • 实时计算 Flink版