Flink CDC产品常见问题之tidb cdc 数据量大了就疯狂报空指针如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。

问题一:Flink CDC里这是什么原因?


Flink CDC里这是什么原因?Job failed. Reason: org.apache.flink.util.FlinkException: Could not instantiate class 'com.ververica.platform.flink.ha.kubernetes.KubernetesHaServicesFactory' of type 'org.apache.flink.runtime.highavailability.HighAvailabilityServicesFactory'. Please make sure that this class is on your class path.

at org.apache.flink.util.InstantiationUtil.instantiate(InstantiationUtil.java:372)

at org.apache.flink.runtime.highavailability.HighAvailabilityServicesUtils.loadCustomHighAvailabilityServicesFactory(HighAvailabilityServicesUtils.java:298)

at org.apache.flink.runtime.highavailability.HighAvailabilityServicesUtils.createCustomHAServices(HighAvailabilityServicesUtils.java:280)

at org.apache.flink.runtime.highavailability.HighAvailabilityServicesUtils.createHighAvailabilityServices(HighAvailabilityServicesUtils.java:143)

at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.createHaServices(ClusterEntrypoint.java:427)

at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.initializeServices(ClusterEntrypoint.java:379)

at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.runCluster(ClusterEntrypoint.java:280)

at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.lambda$startCluster$1(ClusterEntrypoint.java:230)

at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)

at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1729)

at org.apache.flink.runtime.security.contexts.HadoopSecurityContext.runSecured(HadoopSecurityContext.java:41)

at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.startCluster(ClusterEntrypoint.java:227)

at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.runClusterEntrypoint(ClusterEntrypoint.java:724)

at org.apache.flink.kubernetes.entrypoint.KubernetesJobGraphClusterEntrypoint.main(KubernetesJobGraphClusterEntrypoint.java:87)

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.ververica.platform.flink.ha.kubernetes.KubernetesHaServicesFactory

at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)

at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:448)

at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:331)

at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:380)

at java.lang.Class.forName0(Native Method)

at java.lang.Class.forName(Class.java:348)

at org.apache.flink.util.InstantiationUtil.instantiate(InstantiationUtil.java:369)

... 14 more


参考回答:

这个错误是因为Flink CDC无法找到com.ververica.platform.flink.ha.kubernetes.KubernetesHaServicesFactory类。请确保这个类在你的类路径中。你可以尝试将这个类的jar包添加到你的Flink CDC的lib目录下,或者将其打包到你的Flink项目中。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/590891


问题二:Flink CDC里这些可以尽快合并到主分支吗?


Flink CDC里这些可以尽快合并到主分支吗?

目前 迁移遇到 不便, flink cdc3 说可以整库同步,但是 还是诸多限制,比如 源库和目标库名映射, 表必须有主键 不能迁移 带 blob类型的表, 主键不能是char等


参考回答:

作为一个认知智能模型,我无法直接参与Flink CDC的开发和合并决策。但是,通常情况下,开发者会根据项目的发展和需求来决定何时将功能合并到主分支。

如果你对某个功能或修复希望尽快合并到Flink CDC的主分支,你可以通过以下方式来推动:

  1. 提交拉取请求(Pull Request):将你的代码更改或修复提交为一个拉取请求,并在请求中说明你希望将其合并到主分支的原因和重要性。这样,项目维护者和其他贡献者可以评估并决定是否将其合并。
  2. 参与讨论和反馈:积极参与Flink社区的讨论和反馈,向项目维护者和其他贡献者表达你的需求和期望。他们可能会考虑你的反馈并将其纳入开发计划。
  3. 提供帮助和支持:如果你有能力和意愿,你可以主动提供帮助和支持,例如解决其他问题、提供文档或测试等。这样可以增加你在项目中的影响力和可见性,从而更有可能推动你的请求被采纳。

请记住,合并到主分支需要经过一系列的审查和测试过程,以确保代码质量和兼容性。因此,即使你的请求被接受,也需要一定的时间来完成这个过程。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/590892


问题三:Flink CDC里tidb cdc 数据量大了就疯狂报空指针怎么处理啊?


Flink CDC里tidb cdc 数据量大了就疯狂报空指针怎么处理啊?


参考回答:

当Flink CDC中的TiDB CDC数据量大时,出现空指针异常可能是由于某些原因导致的。以下是一些可能的解决方法:

  1. 检查代码逻辑:首先,检查你的代码逻辑是否存在潜在的问题,例如未正确初始化对象或在访问对象之前未进行非空检查。确保你的代码逻辑正确无误。
  2. 增加资源:如果数据量确实很大,可能需要增加Flink集群的资源来处理更大的负载。你可以增加TaskManager的数量、调整Executor的内存分配等。
  3. 调整并行度:尝试调整Flink作业的并行度,以更好地利用集群资源。你可以尝试增加并行度,但要注意不要设置过高的并行度,以免引起其他问题。
  4. 优化数据源:如果可能的话,尝试优化TiDB CDC数据源的配置,例如调整binlog保留时间、减少binlog传输延迟等。这有助于减少数据流的压力和延迟。
  5. 使用异步IO:考虑使用异步IO来处理数据流,这样可以减少线程阻塞和提高吞吐量。Flink提供了异步IO的支持,你可以通过配置参数来实现。
  6. 调试和排查:使用适当的调试工具和技术来定位和解决空指针异常的根本原因。你可以使用日志记录、堆栈跟踪等方法来帮助诊断问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/590893


问题四:Flink CDC里这个问题怎么解决?


Flink CDC里这个问题怎么解决?16025 [flink-akka.actor.default-dispatcher-9] INFO org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster - Starting execution of job 'tidb2hudi' (e85f75d82612bccab96819ec2c4a577b) under job master id 8339c2d56f22565b46bb9a5dc0f84dcd.

16124 [flink-akka.actor.default-dispatcher-9] INFO org.apache.hudi.common.table.HoodieTableMetaClient - Initializing hdfs://ecs-b73c-yhj-0001:8020/test/dept as hoodie table hdfs://ecs-b73c-yhj-0001:8020/test/dept

37976 [Thread-16] INFO org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer - Exception in createBlockOutputStream blk_1073741879_1055

java.net.ConnectException: Connection timed out: no further information

at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method)

at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:715)

at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:205)

at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:535)

at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.createSocketForPipeline(DataStreamer.java:253)

at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.createBlockOutputStream(DataStreamer.java:1757)

at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.nextBlockOutputStream(DataStreamer.java:1711)

at org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer.run(DataStreamer.java:707)

37979 [Thread-16] WARN org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer - Abandoning BP-462815773-192.168.10.212-1705054984625:blk_1073741879_1055

38050 [Thread-16] WARN org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer - Excluding datanode DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.212:9866,DS-2fb8483a-4156-4bc8-85ef-7e591b2267e3,DISK]

59160 [Thread-16] INFO org.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer - Exception in createBlockOutputStream blk_1073741880_1056

java.net.ConnectException: Connection timed out: no further information

at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method)

at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:715)

at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:205)


参考回答:

这个问题是由于在创建Hadoop DataStreamer时,连接超时导致的。你可以尝试以下方法解决这个问题:

  1. 检查网络连接是否正常,确保数据源和目标存储系统之间的网络通信畅通。
  2. 增加Hadoop的连接超时时间。你可以在Hadoop配置文件(如core-site.xml和hdfs-site.xml)中设置fs.defaultFS.connect-timeout参数,例如将其设置为60000毫秒(1分钟):
<property>
    <name>fs.defaultFS.connect-timeout</name>
    <value>60000</value>
</property>
  1. 如果问题仍然存在,可以考虑增加DataNode的心跳间隔,以便更快地检测到故障节点。你可以在Hadoop配置文件(如hdfs-site.xml)中设置dfs.datanode.heartbeat.interval参数,例如将其设置为180000毫秒(30分钟):
<property>
    <name>dfs.datanode.heartbeat.interval</name>
    <value>180000</value>
</property>
  1. 如果以上方法都无法解决问题,建议查看Flink CDC和Hadoop的日志文件,以获取更详细的错误信息和堆栈跟踪,以便进一步分析问题原因。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/590894


问题五:Flink CDC里 cdc转换这块怎么设置时区?


Flink CDC里JsonDebeziumDeserializationSchema 设置更改?。cdc转换这块怎么设置时区? 现在读出来的时间快八个小时了。


参考回答:

在Flink CDC中,如果你使用的是JsonDebeziumDeserializationSchema,你可以通过设置timezone属性来更改时区。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/590895

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
|
11天前
|
消息中间件 资源调度 关系型数据库
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。
33 9
|
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。
587 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。
538 14
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
|
Java 中间件 流计算
Flink 如何分流数据
Flink 如何分流数据,3种分流方式
4106 0
|
2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。
|
4月前
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
821 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
16天前
|
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。
690 10
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
|
3月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
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。
|
13天前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。

相关产品

  • 实时计算 Flink版