问题一:Flink CDC里tidb 同步数据自定义sink 老是出现这两个报错 是怎么回事呢?
Flink CDC里tidb 同步数据自定义sink 老是出现这两个报错 是怎么回事呢?连接是用的 flink sql 写是自定义sink。 这个是偶尔出现 我看源码那儿 我按理说数据是有的 任务不会一会儿正常一会空指针吧?
参考回答:
你这是代码有bug 空指针异常呀。那就是数据有脏数据,代码不够健壮。建议多测试多print。
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https://developer.aliyun.com/ask/596207?spm=a2c6h.13066369.question.31.283f3f33hXVel2
问题二:flink cdc3中,用flink standalone集群,我如何将这个任务提交到yarn上呢?
flink cdc3中,使用Pipeline Connector JAR的方式,将mysql整库同步到doris中。官网上,用的是flink standalone集群,我如何将这个任务提交到yarn上呢?
参考回答:
在 Flink CDC 3.0 中,如果你希望将基于 Pipeline Connector 的 MySQL 整库同步任务提交到 YARN 上运行,你可以按照以下步骤操作:
1.构建作业 JAR 包:
使用 Maven 或 Gradle 构建工具将 Flink CDC 项目打包成一个可执行的 JAR 包,确保其中包含了所有必要的依赖,包括 Flink CDC 的 MySQL connector 和 Doris sink。
2.配置 Flink on YARN:
修改 Flink 配置文件 flink-conf.yaml
,确保配置了正确的 YARN 集群连接参数,如ResourceManager 地址、队列名称、容器资源大小等。
# 示例配置项 yarn.application-id: application_1234567890 yarn.resourcemanager.address: hadoop-cluster:8032 yarn.queue: default taskmanager.memory.process.size: 2048m
3.准备 Flink YAML 配置文件:
创建一个用于 Flink on YARN 的作业特定配置文件,例如 job.properties
,定义 CDC 作业的相关配置,如源数据库、目标 Doris 端点等。
4.提交作业到 YARN:
使用 Flink 的命令行客户端提交作业至 YARN cluster。通过 yarn-session
模式或 per-job
模式提交都可以。
Per-Job 模式:
./bin/flink run -m yarn-cluster -yn <number-of-taskmanagers> -ys <slots-per-tm> -c <main-class> <path-to-your-jar> --configPath job.properties
其中 应替换为你的 CDC 作业入口类,
是之前构建好的 JAR 文件路径。
Application Mode:
如果你打算长期运行一个 Flink session 在 YARN 上,可以先启动一个 Application Master,然后在该 session 中提交作业。
启动 Flink YARN session:
./bin/yarn-session.sh -n <number-of-taskmanagers> -tm <task-manager-memory-size>
然后在 session 启动后,通过 Flink 的 REST API 或者命令行提交作业:
./bin/flink run -m yarn-cluster -c <main-class> <path-to-your-jar> --configPath job.properties
5.监控与管理:
提交成功后,可以通过 Flink Web UI 或 YARN ResourceManager Web UI 监控作业状态和资源使用情况。
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https://developer.aliyun.com/ask/596204?spm=a2c6h.13066369.question.32.283f3f330C4VLZ
问题三:Flink CDC里任务失败会自动清除其他机器的checkpoint文件,只保留本机的东西吗?
Flink CDC里任务失败会自动清除其他机器的checkpoint文件,只保留本机的checkpoint么?我这个问题就是 taskmanager1执行任务 然后挂掉了,重启,taskmanager2接手这个任务,但是在2这个机器里找不到checkpoint的文件。
参考回答:
问题一解答:
Apache Flink 的 Checkpoint 存储机制不会自动清除其他 TaskManager 上的 Checkpoint 文件。在 Flink 集群中,Checkpoint 文件是全局共享的,这意味着当任务发生故障并需要在其他 TaskManager 上恢复时,新的 TaskManager 应该能够访问到之前存储在持久化存储上的 Checkpoint 数据。
当 TaskManager1 执行的任务失败并且 TaskManager2 接手任务时,TaskManager2 应该从集中式存储(如 HDFS、S3 或者 NFS)中读取 Checkpoint 数据进行恢复,而不是从本地磁盘查找。Flink 不会仅在本地保留 Checkpoint,而是会配置一个统一的 Checkpoint 存储目录,所有 TaskManager 都能访问这个目录。
如果在 TaskManager2 上找不到 Checkpoint 文件,可能的原因包括:
Checkpoint 存储目录配置错误或不一致。
Checkpoint 未成功写入到集中式存储。
网络问题导致 TaskManager2 无法访问集中式存储上的 Checkpoint。
Checkpoint 已经被误删除或清理。
问题二解答:
对于 Checkpoint 文件丢失的情况,可以采取以下措施:
检查配置:确认 Flink 作业的 Checkpoint 存储目录配置正确且所有 TaskManager 能够访问同一个共享目录。
查看日志:查阅 Flink 作业和 TaskManager 的日志,寻找关于 Checkpoint 写入失败或读取失败的线索。
手动备份恢复:如果确实有 Checkpoint 文件存在于部分 TaskManager 的本地磁盘上,可以尝试手动将其复制到正确的集中式存储位置,然后更改作业配置指向这个有效的 Checkpoint。
Checkpoints 清理策略:了解并确认 Flink 集群的 Checkpoint 清理策略,确保在任务失败后,有效的 Checkpoint 不会被过早地清理掉。
验证存储系统健康状况:确认集中式存储系统的健康状况,确保没有 I/O 错误或其他问题阻止 Checkpoint 数据的写入和读取。
维护一致性:在高可用模式下运行 JobManager 和 ZooKeeper(如果使用)以确保整个集群状态的一致性和可靠性。
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问题四:Flink CDC里我的flink集群的checkpoint文件是存在本地的,但是找不到报错为什么?
Flink CDC里我的flink集群的checkpoint文件是存在本地的,然后我手动kill掉taskmanager,任务在其他机器上重启时,报错找不到checkpoint文件,这种情况怎么解决?通过state.checkpoints.dir这个配置在集群所有机器全部创建checkpoint文件么?
参考回答:
设置下清除策略就行。env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints() 加上 ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION 就行。如果要断点续传的话,你就设置下清除策略,就不会清除了。
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问题五:Flink CDC里 source tidb 报错怎么办呀?
Flink CDC里 source tidb 报错怎么办呀? org.tikv.shade.com.fasterxml.jackson.databind.exc.UnrecognizedPropertyException: Unrecognized field "AuthPlugin"
参考回答:
在 Apache Flink CDC 中使用 TiDB 作为数据源时,如果遇到 org.tikv.shade.com.fasterxml.jackson.databind.exc.UnrecognizedPropertyException: Unrecognized field "AuthPlugin"
这样的错误,通常表示 JSON 解析器在反序列化 TiDB 返回的信息时遇到了未知字段("AuthPlugin")。
这是因为 Flink CDC 的 TiDB 连接器在解析 TiKV 或 PD 返回的 JSON 结构时,未预期到 "AuthPlugin" 这个属性。可能的原因包括:
版本不兼容:如果你使用的 Flink CDC 版本与 TiDB 版本之间存在不兼容的情况,某些新引入的字段可能会在旧版连接器中无法识别。
连接器配置问题:TiDB 的连接配置中包含了不受连接器支持的新特性或选项。
TiDB 端的变更:TiDB 服务端的接口发生了变化,增加了新的字段,而 Flink CDC 的 TiDB 连接器尚未更新以支持该字段。
解决方法:
升级 Flink CDC 版本:确保使用的 Flink CDC 版本与正在运行的 TiDB 版本相兼容,特别是 TiDB CDC 插件的版本。
检查连接配置:确保在 Flink CDC 中配置 TiDB 数据源时,没有启用不受支持的高级选项或特性。
临时解决方案:如果快速解决问题至关重要,可以尝试修改 Flink CDC 连接器中的 JSON 序列化/反序列化代码,忽略或适配“AuthPlugin”字段,但这不是长久之计。
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