Flink报错问题之SQL作业中调用UDTF报错如何解决

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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。

问题一:一个source多个sink的同步问题

source是kafka,有一个rowtime定义:

.field("rowtime", DataTypes.TIMESTAMP(0)) .rowtime(Rowtime() .timestamps_from_field("actionTime") .watermarks_periodic_bounded(60000) )

有两个sink,第一个sink是直接把kafa的数据保存到postgres。 第二个sink是定义一个1小时的tumble window,然后定义了一个udf,udf里面去查询第一个sink保存的数据。 st_env.scan("source")

.window(Tumble.over("1.hour").on("rowtime").alias("hourlywindow"))

.group_by("hourlywindow")

.select("udf(...)") ...

现在的问题是:第二个sink的tumble window触发的时候,数据库里面的数据已经保存了下一个小时的数据了。

有什么办法让tumble window在一个小时结束后马上触发?现在观察的是需要下一个小时的数据来了,才能触发上一个小时的窗口。

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

watermark 的计算是跟数据上的 event-time 相关的。你的数据是不是间隔一小时来一波的呢?

比如 10:00 的数据之后,就是 11:00 的数据,但是要1小时后才到来?

*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/370149?spm=a2c6h.12873639.article-detail.108.6f9243783Lv0fl



问题二:Flink 1.11 SQL作业中调用UDTF 出现“No match found for func

本人基于Flink 1.11 SNAPSHOT 在 Flink sql 作业中使用 UDTF, UDTF 的定义如下:

@FunctionHint( input = {@DataTypeHint("STRING"), @DataTypeHint("STRING")}, output = @DataTypeHint("STRING") ) public class Split extends TableFunction { public Split(){} public void eval(String str, String ch) { if (str == null || str.isEmpty()) { return; } else { String[] ss = str.split(ch); for (String s : ss) { collect(s); } } } }

在flink sql中通过 create function splitByChar as '..Split' 来创建这个function,在tableEnv 中调用executeSql(....) 来完成对这个 function的注册,在sql 后面的计算逻辑中 通过以下方式来调用这个UDTF create view view_source_1 as select dateTime,itime`, lng,lat,net,event_info, cast(split_index(T.s, '_', 0) as int) as time_page from view_source as a left join LATERAL TABLE (splitByChar('a,b,c',',')) as T(s) on true;

结果一直出现以下错误信息: org.apache.flink.table.api.ValidationException: SQL validation failed. From line 3, column 25 to line 3, column 47: No match found for function signature splitByChar( , ) at org.apache.flink.table.planner.calcite.FlinkPlannerImpl.org$apache$flink$table$planner$calcite$FlinkPlannerImpl$$validate(FlinkPlannerImpl.scala:146) at org.apache.flink.table.planner.calcite.FlinkPlannerImpl.validate(FlinkPlannerImpl.scala:108) at org.apache.flink.table.planner.operations.SqlToOperationConverter.convert(SqlToOperationConverter.java:187) at org.apache.flink.table.planner.delegation.ParserImpl.parse(ParserImpl.java:66) at org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl.sqlQuery(TableEnvironmentImpl.java:629) .................... Caused by: org.apache.calcite.runtime.CalciteContextException: From line 3, column 25 to line 3, column 47: r( , ) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.apache.calcite.runtime.Resources$ExInstWithCause.ex(Resources.java:457) at org.apache.calcite.sql.SqlUtil.newContextException(SqlUtil.java:839) at org.apache.calcite.sql.SqlUtil.newContextException(SqlUtil.java:824) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.newValidationError(SqlValidatorImpl.java:5089) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.handleUnresolvedFunction(SqlValidatorImpl.java:1882) at org.apache.calcite.sql.SqlFunction.deriveType(SqlFunction.java:305) at org.apache.calcite.sql.SqlFunction.deriveType(SqlFunction.java:218) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl$DeriveTypeVisitor.visit(SqlValidatorImpl.java:5858) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl$DeriveTypeVisitor.visit(SqlValidatorImpl.java:5845) at org.apache.calcite.sql.SqlCall.accept(SqlCall.java:139) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.deriveTypeImpl(SqlValidatorImpl.java:1800) at org.apache.calcite.sql.validate.ProcedureNamespace.validateImpl(ProcedureNamespace.java:57) at org.apache.calcite.sql.validate.AbstractNamespace.validate(AbstractNamespace.java:84) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateNamespace(SqlValidatorImpl.java:1110) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateQuery(SqlValidatorImpl.java:1084) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateFrom(SqlValidatorImpl.java:3256) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateFrom(SqlValidatorImpl.java:3238) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateJoin(SqlValidatorImpl.java:3303) at org.apache.flink.table.planner.calcite.FlinkCalciteSqlValidator.validateJoin(FlinkCalciteSqlValidator.java:86) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateFrom(SqlValidatorImpl.java:3247) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateSelect(SqlValidatorImpl.java:3510) at org.apache.calcite.sql.validate.SelectNamespace.validateImpl(SelectNamespace.java:60) at org.apache.calcite.sql.validate.AbstractNamespace.validate(AbstractNamespace.java:84) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateNamespace(SqlValidatorImpl.java:1110) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateQuery(SqlValidatorImpl.java:1084) at org.apache.calcite.sql.SqlSelect.validate(SqlSelect.java:232) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validateScopedExpression(SqlValidatorImpl.java:1059) at org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorImpl.validate(SqlValidatorImpl.java:766) at org.apache.flink.table.planner.calcite.FlinkPlannerImpl.org$apache$flink$table$planner$calcite$FlinkPlannerImpl$$validate(FlinkPlannerImpl.scala:141) ... 8 more Caused by: org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorException: No match found for function signature splitByChar( , ) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.apache.calcite.runtime.Resources$ExInstWithCause.ex(Resources.java:457) at org.apache.calcite.runtime.Resources$ExInst.ex(Resources.java:550)

之前在flink 1.10 里面使用是正常的, 问下各位大佬有没有在flink 1.11 遇到过这个错误, 麻烦提供一下帮助。 | |

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

我感觉这应该是新版本的udf的bug,我在本地也可以复现。 已经建了一个issue[1] 来跟进。

[1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-18520

*来自志愿者整理的flink邮件归档



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问题三:flink-state问题

官网上讲这些 keyed state(ValueState<T>,ReducingState<T> ,ListState<T> ,AggregatingState<IN, OUT> ,MapState<UK, UV> )

支持在keyed stream中使用,言下之意就是只能在KeyedProcessFunction中使用?但是实际使用中,我在ProcessAllWindowFunction和ProcessWindowFunction也能使用上述这些State,这是什么原因?

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

keyed state 只能在 keyeed stream 中使用。ProcessAllWindowFunction 和

ProcessWindowFunction 这两个都是 Window 上的 function,window 已经是 keyed stream 了

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问题四:flink kafka connector中获取kafka元数据

flink table/sql api中,有办法获取kafka元数据吗?

tableEnvironment.sqlUpdate(CREATE TABLE MyUserTable (...) WITH

('connector.type' = 'kafka','connector.version' = '0.11' ,...))

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

kafka元数据 是指kafka记录里的 meta数据吗? 比如kafka自带的timestamp,kafka的key信息。 如果是这些信息的话, Table/SQL API 目前还没办法拿到, FLIP-107[1] 会支持这个事情。

[1] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-107%3A+Reading+table+columns+from+different+parts+of+source+records https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-107:+Reading+table+columns+from+different+parts+of+source+records

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https://developer.aliyun.com/ask/370144?spm=a2c6h.12873639.article-detail.111.6f9243783Lv0fl



问题五:flink sql 读写写kafka表的时候可以指定消息的key吗

 flink sql 写kafka表的时候可以指定消息的key吗?

看官网的kafka connector没有找到消息key相关的说明

如果可以的话,如何指定?

谢谢

*来自志愿者整理的flink邮件归档



参考答案:

目前还不支持的,社区有一个 FLIP-107[1] 在计划做这个事情。

祝好, Leonard Xu [1] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-107%3A+Reading+table+columns+from+different+parts+of+source+records#FLIP107:Readingtablecolumnsfromdifferentpartsofsourcerecords-Kafka:ETL:read,transformandwritebackwithkey,value.Allfieldsofthekeyarepresentinthevalueaswell. https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-107%3A+Reading+table+columns+from+different+parts+of+source+records#FLIP107:Readingtablecolumnsfromdifferentpartsofsourcerecords-Kafka:ETL:read,transformandwritebackwithkey,value.Allfieldsofthekeyarepresentinthevalueaswell.

*来自志愿者整理的flink邮件归档



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