Flink作业问题之取消Flink Streaming作业失败如何解决

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-1.11使用executeSql()执行DDL语句问题

环境信息:flink-1.11.0, blink-planner, 本地ide开发测试(IDEA)

问题描述:使用executeSql()方法执行DDL语句,控制台打印如下异常信息。(flink-connector-kafka_2.11依赖已添加)

我不确定是否还有某个必要的依赖没有添加,还是有其他的地方没有考虑完整,请大佬赐教。

--------------------------------------------------------------分割线-------------------------------------------------------------

Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.ValidationException: Unable to create a source for reading table 'default_catalog.default_database.kafka_out'.

Table options are:

'connector'='kafka'

'format'='json'

'properties.bootstrap.servers'='localhost:9092'

'properties.group.id'='flink-1.11'

'scan.startup.mode'='group-offsets'

'topic'='flink-kafka'

at org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil.createTableSource(FactoryUtil.java:125)

at org.apache.flink.table.planner.plan.schema.CatalogSourceTable.buildTableScan(CatalogSourceTable.scala:135)

at org.apache.flink.table.planner.plan.schema.CatalogSourceTable.toRel(CatalogSourceTable.scala:78)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.toRel(SqlToRelConverter.java:3492)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertIdentifier(SqlToRelConverter.java:2415)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertFrom(SqlToRelConverter.java:2102)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertFrom(SqlToRelConverter.java:2051)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertSelectImpl(SqlToRelConverter.java:661)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertSelect(SqlToRelConverter.java:642)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertQueryRecursive(SqlToRelConverter.java:3345)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertFrom(SqlToRelConverter.java:2178)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertFrom(SqlToRelConverter.java:2051)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertSelectImpl(SqlToRelConverter.java:661)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertSelect(SqlToRelConverter.java:642)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertQueryRecursive(SqlToRelConverter.java:3345)

at org.apache.calcite.sql2rel.SqlToRelConverter.convertQuery(SqlToRelConverter.java:568)

at org.apache.flink.table.planner.calcite.FlinkPlannerImpl.org$apache$flink$table$planner$calcite$FlinkPlannerImpl$$rel(FlinkPlannerImpl.scala:164)

at org.apache.flink.table.planner.calcite.FlinkPlannerImpl.rel(FlinkPlannerImpl.scala:151)

at org.apache.flink.table.planner.operations.SqlToOperationConverter.toQueryOperation(SqlToOperationConverter.java:773)

at org.apache.flink.table.planner.operations.SqlToOperationConverter.convertSqlQuery(SqlToOperationConverter.java:745)

at org.apache.flink.table.planner.operations.SqlToOperationConverter.convert(SqlToOperationConverter.java:238)

at org.apache.flink.table.planner.operations.SqlToOperationConverter.convertSqlInsert(SqlToOperationConverter.java:527)

at org.apache.flink.table.planner.operations.SqlToOperationConverter.convert(SqlToOperationConverter.java:204)

at org.apache.flink.table.planner.delegation.ParserImpl.parse(ParserImpl.java:78)

at org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl.executeSql(TableEnvironmentImpl.java:678)

at example.Example.main(Example.java:77)

Caused by: org.apache.flink.table.api.ValidationException: Could not find any factories that implement 'org.apache.flink.table.factories.DeserializationFormatFactory' in the classpath.

at org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil.discoverFactory(FactoryUtil.java:229)

at org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil$TableFactoryHelper.discoverOptionalFormatFactory(FactoryUtil.java:538)

at org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil$TableFactoryHelper.discoverOptionalDecodingFormat(FactoryUtil.java:426)

at org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil$TableFactoryHelper.discoverDecodingFormat(FactoryUtil.java:413)

at org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.table.KafkaDynamicTableFactoryBase.createDynamicTableSource(KafkaDynamicTableFactoryBase.java:73)

at org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil.createTableSource(FactoryUtil.java:122)

... 25 more

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

看起来是format找不到实现,你可以添加一下flink-json的依赖看一下。

*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/370199?spm=a2c6h.12873639.article-detail.88.6f9243783Lv0fl



问题二:flink-benchmarks使用求助

如题,最近在新机器上跑flink-benchmarks验证下机器性能,但是不太会对跑出的结果进行分析,不知是否有大神也用过这个,可否指点一二

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

你说的 flink-benchmarks 是指 这个仓库[1]的代码吗? 是这个仓库的代码的话,你按照 readme 能跑出一个结果(csv

文件,或者终端能看到最终的结果),这个结果就是 JMH 的的结果,具体的可以阅读 JMH 的相关文档[2]

[1] https://github.com/dataArtisans/flink-benchmarks

[2] http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/

*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/370198?spm=a2c6h.12873639.article-detail.89.6f9243783Lv0fl



问题三:代码中如何取消正在运行的Flink Streaming作业

这个问题之前看到过有人在问,但是没有看到答案,我想问一下,Flink Streaming API有没有提供类似的接口,调用后就能停止这个Stream作业呢?

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

可以通过 StreamExecutionEnvironment#executeAsync 提交作业,返回 JobClient [1], 通过

JobClient 可以 cancel 作业,获取 job status。

[1]

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-74%3A+Flink+JobClient+API

*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/370179?spm=a2c6h.12873639.article-detail.90.6f9243783Lv0fl



问题四:State 0点清除的问题

大家好:       我想问下,在ProcessAllWindowFunction中,在每天的0点清除state如何清除?

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

如果你需要精确的控制每天 0 点清除 state 的话,或许你可以考虑使用 processFunction[1], 然后自己使用 timer

实现相关逻辑

[1]

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/zh/dev/stream/operators/process_function.html

*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/370176?spm=a2c6h.12873639.article-detail.91.6f9243783Lv0fl



问题五:flink1.9状态及作业迁移

flink1.9的检查点或保存点中会保留hadoop集群的nameservice数据吗?现在想将一个集群的flink作业迁移到另一个集群,但两个集群的nameservice名称不一样,迁移会有问题吗?如果有问题的话对应状态保存的nameservice可以修改吗?或者说迁移的时候还有哪些其他需要注意的问题?

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

Checkpoint meta中存储的是完整路径,所以一般会把hdfs的namespace存储起来,导致没办法直接迁移。

Flink-1.11 支持将savepoint(但是不支持Checkpoint)进行位置迁移 [1],而对于Flink-1.9,二者均不支持。

[1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-5763

祝好

*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/370175?spm=a2c6h.12873639.article-detail.92.6f9243783Lv0fl

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
|
3月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
167 0
|
2月前
|
SQL 分布式计算 数据处理
Structured Streaming和Flink实时计算框架的对比
本文对比了Structured Streaming和Flink两大流处理框架。Structured Streaming基于Spark SQL,具有良好的可扩展性和容错性,支持多种数据源和输出格式。Flink则以低延迟、高吞吐和一致性著称,适合毫秒级的流处理任务。文章详细分析了两者在编程模型、窗口操作、写入模式、时间语义、API和库、状态管理和生态系统等方面的优劣势。
|
3月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
166 0
|
5月前
|
Oracle 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之如何从savepoint重新启动作业
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
美团 Flink 大作业部署问题之Flink在生态技术演进上有什么主要方向
美团 Flink 大作业部署问题之Flink在生态技术演进上有什么主要方向
|
5月前
|
监控 Serverless Apache
美团 Flink 大作业部署问题之如何体现Flink在业界的影响力
美团 Flink 大作业部署问题之如何体现Flink在业界的影响力
|
5月前
|
监控 Serverless 数据库
美团 Flink 大作业部署问题之端云联调并将流量恢复到云端实例如何结束
美团 Flink 大作业部署问题之端云联调并将流量恢复到云端实例如何结束
|
5月前
|
监控 Java Serverless
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
|
4月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
2月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1374 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎

相关产品

  • 实时计算 Flink版