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,1000CU*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+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
3月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
708 43
|
3月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
264 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 Apache
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
本文将深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型场景中的设计与实现,并结合 Flink CDC 详细介绍了整库同步的解决方案,助力构建更加高效、稳定的实时数据处理体系。
1574 0
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
|
4月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
Flink SQL 详解:流批一体处理的强大工具
Flink SQL 是 Apache Flink 提供的 SQL 引擎,支持流批一体处理,统一操作流数据与批数据,具备高性能、低延迟、丰富数据源支持及标准 SQL 兼容性,适用于实时与离线数据分析。
758 1
|
6月前
|
数据采集 SQL canal
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享,聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践,包括数据采集平台化、稳定性建设,以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构,通过自优化服务解决小文件问题,提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合,打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。
342 1
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
Apache Flink CDC 3.4.0 版本正式发布!经过4个月的开发,此版本强化了对高频表结构变更的支持,新增 batch 执行模式和 Apache Iceberg Sink 连接器,可将数据库数据全增量实时写入 Iceberg 数据湖。51位贡献者完成了259次代码提交,优化了 MySQL、MongoDB 等连接器,并修复多个缺陷。未来 3.5 版本将聚焦脏数据处理、数据限流等能力及 AI 生态对接。欢迎下载体验并提出反馈!
1115 1
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
|
7月前
|
SQL API Apache
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进,从传统数据集成方案的痛点出发,探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分:起源、探索、未来。在起源部分,分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题,引出 Flink CDC 的优势;探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力,深入讲解了 YAML 作业的细节,如模式演变、数据转换等;未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向,包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。
850 12
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
|
5月前
|
消息中间件 SQL 关系型数据库
Flink CDC + Kafka 加速业务实时化
Flink CDC 是一种支持流批一体的分布式数据集成工具,通过 YAML 配置实现数据传输过程中的路由与转换操作。它已从单一数据源的 CDC 数据流发展为完整的数据同步解决方案,支持 MySQL、Kafka 等多种数据源和目标端(如 Delta Lake、Iceberg)。其核心功能包括多样化数据输入链路、Schema Evolution、Transform 和 Routing 模块,以及丰富的监控指标。相比传统 SQL 和 DataStream 作业,Flink CDC 提供更灵活的 Schema 变更控制和原始 binlog 同步能力。
|
8月前
|
Oracle 关系型数据库 Java
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
本文介绍通过Flink CDC实现Oracle数据实时同步至崖山数据库(YashanDB)的方法,支持全量与增量同步,并涵盖新增、修改和删除的DML操作。内容包括环境准备(如JDK、Flink版本等)、Oracle日志归档启用、用户权限配置、增量日志记录设置、元数据迁移、Flink安装与配置、生成Flink SQL文件、Streampark部署,以及创建和启动实时同步任务的具体步骤。适合需要跨数据库实时同步方案的技术人员参考。
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
|
8月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
基于Flink CDC 开发,支持Web-UI的实时KingBase 连接器,三大模式无缝切换,效率翻倍!
TIS 是一款基于Web-UI的开源大数据集成工具,通过与人大金仓Kingbase的深度整合,提供高效、灵活的实时数据集成方案。它支持增量数据监听和实时写入,兼容MySQL、PostgreSQL和Oracle模式,无需编写复杂脚本,操作简单直观,特别适合非专业开发人员使用。TIS率先实现了Kingbase CDC连接器的整合,成为业界首个开箱即用的Kingbase CDC数据同步解决方案,助力企业数字化转型。
1642 5
基于Flink CDC 开发,支持Web-UI的实时KingBase 连接器,三大模式无缝切换,效率翻倍!

相关产品

  • 实时计算 Flink版