实时计算 Flink版操作报错合集之遇到删除操作时，出现Failed to deserialize data of EventHeaderV4 错误如何解决

问题一：Flink CDC 实时同步，任务挂掉了，启动才能保证不丢数据吗

Flink CDC 实时同步，任务挂掉了，再次启动的话是必须从checkpoint启动才能保证不丢数据吗 如果checkpoint丢失咋办？2023-11-13 03:33:09,843 ERROR org.apache.flink.util.FatalExitExceptionHandler [] - FATAL: Thread 'flink-scheduler-1' produced an uncaught exception. Stopping the process...

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

at akka.dispatch.MessageDispatcher.unbatchedExecute(AbstractDispatcher.scala:163) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.dispatch.BatchingExecutor.execute(BatchingExecutor.scala:133) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.dispatch.BatchingExecutor.execute$(BatchingExecutor.scala:124) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.dispatch.MessageDispatcher.execute(AbstractDispatcher.scala:96) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$TaskHolder.executeTask(LightArrayRevolverScheduler.scala:365) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$3.executeBucket$1(LightArrayRevolverScheduler.scala:314) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$3.nextTick(LightArrayRevolverScheduler.scala:318) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$3.run(LightArrayRevolverScheduler.scala:270) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at java.lang.Thread.run(Thread.java:750) [?:1.8.0_382]

2023-11-13 03:33:09,844 ERROR org.apache.flink.runtime.rpc.akka.RobustActorSystem$1 [] - exception on LARS’ timer thread

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

at akka.dispatch.MessageDispatcher.unbatchedExecute(AbstractDispatcher.scala:163) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.dispatch.BatchingExecutor.execute(BatchingExecutor.scala:133) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.dispatch.BatchingExecutor.execute$(BatchingExecutor.scala:124) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.dispatch.MessageDispatcher.execute(AbstractDispatcher.scala:96) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$TaskHolder.executeTask(LightArrayRevolverScheduler.scala:365) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$3.executeBucket$1(LightArrayRevolverScheduler.scala:314) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$3.nextTick(LightArrayRevolverScheduler.scala:318) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$3.run(LightArrayRevolverScheduler.scala:270) ~[flink-rpc-akka_a6abeac8-0973-4049-bcd5-0127ad161621.jar:1.16.2]

at java.lang.Thread.run(Thread.java:750) ~[?:1.8.0_382]

2023-11-13 03:33:09,844 INFO org.apache.flink.runtime.rpc.akka.RobustActorSystem$1 [] - starting new LARS thread两个并行度就oom了

参考回答：

根据您提供的日志信息，似乎是因为Flink任务无法分配足够的内存导致OOM（Out Of Memory）异常，从而导致Flink任务崩溃。

您可以通过调整任务的内存大小来解决这个问题。在Flink任务启动时，您可以设置JVM内存大小，并增加堆栈大小以增加可用的内存。例如：

./bin/flink run -m yarn-cluster --jars $FLINK_HOME/lib/* -Dtaskmanager.memory.process.size=4000m -Dtaskmanager.heap.size=2048m -ynm myjob ./examples/streaming/MyJob.jar

上述示例将把TaskManager的内存大小设为4GB，并将堆栈大小设为2GB。

除了增加内存之外，您还可以考虑其他方法来缓解问题，如：

• 减少任务的并发度：减少任务的并发度可以减轻对内存的压力。
• 减小并行度：减小任务的并行度可以减少内存的需求，并且可以改善总体性能。

关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/571752

问题二：flinkcdc 遇到删除操作出现的问题 ， 有遇到的没 ？

flinkcdc 遇到删除操作出现的问题 ， 有遇到的没 ？Failed to deserialize data of EventHeaderV4{timestamp=1650449053000, eventType=DELETE_ROWS, serverId=21150363, headerLength=19, dataLength=8022, nextPosition=419757365, flags=0}

参考回答：

当Flink CDC遇到删除操作时，可能会出现Failed to deserialize data of EventHeaderV4 错误。这是因为在删除操作期间，Flink CDC从MySQL数据库获取的数据可能会包含无效的信息，导致Flink CDC无法正确解析这些信息。

出现这个问题的原因有很多，例如MySQL数据库中的数据损坏，或者Flink CDC未能及时更新MySQL数据库中的binlog信息等等。要解决这个问题，您需要对MySQL数据库中的数据进行检查，并修复任何可能出现的问题。

此外，您还可以尝试重启Flink CDC任务，并确保在启动过程中更新了MySQL数据库中的binlog信息。如果问题依然存在，您可以尝试使用其他方法来解决问题，例如更换MySQL数据库或Flink CDC版本，或者调整Flink CDC任务的相关配置。

关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/571751

问题三：谁知道用阿里实时计算 flink 私有云运行消费 datahub 这个错误原因呀?

谁知道用阿里实时计算 flink 私有云运行消费 datahub 这个错误原因呀?

参考回答：

这个错误信息看起来像是Hologres数据库的错误。Hologres是阿里云提供的一种实时分析型数据库，它可以将存储在DataHub中的数据实时加载到数据库中，以便进行实时的数据分析和处理。

"The shards are incomplete for query"这个错误通常表示在进行查询时，有一部分数据还没有完全加载到Hologres数据库中。这可能是由于网络延迟、数据处理延迟等原因导致的。

"The workers or shards are unhealthy"这个错误则表示Hologres的工作进程或者数据分片存在问题，无法正常工作。

解决这个问题的方法主要有两种：

1. 增加Hologres的查询超时时间。在你的SQL查询语句中，可以增加"timeout"子句，例如"timeout 300s"，表示如果300秒内查询还没有完成，就停止查询并返回错误。
   
2. 优化Hologres的数据加载和处理速度。这可能需要调整Hologres的配置参数，例如增加工作进程的数量、调整数据分片的策略等。
   

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问题四：Flink这个要什么解决啊？

Flink这个要什么解决啊？java.lang.UnsatisfiedLinkError: no org_apache_flink_shaded_netty4_netty_transport_native_epoll_x86_64 in java.library.path

参考回答：

这个错误信息表示Flink在启动时无法找到Netty的本地库文件。Netty是一个用于构建网络应用的高性能框架，被Flink用来实现其内部的通信机制。

解决这个问题的方法主要是确保Flink能够找到正确的Netty本地库文件。具体来说，你可以尝试以下步骤：

1. 检查你的Flink安装包是否包含Netty的本地库文件。一般来说，Flink的安装包会包含Netty的本地库文件，但如果你使用的是自定义的Flink安装包，可能需要自己手动添加。
   
2. 将Netty的本地库文件添加到Java的库路径（java.library.path）中。你可以在启动Flink时，通过环境变量或者命令行参数来设置java.library.path。
   
3. 确保你的操作系统支持Netty的本地库文件。不同的操作系统可能需要不同版本的Netty本地库文件。
   
4. 更新你的Flink版本。有些版本的Flink可能存在与Netty本地库文件兼容的问题，更新到最新的Flink版本可能会有所帮助。
   

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问题五：请教一下大家，谁遇到过Flink这个问题?

请教一下大家，谁遇到过Flink这个问题?

Internal schema representation is probably out of sync with real database schema. The reason could be that the table schema was changed after the starting binlog offset, which is not supported when startup mode is set to TIMESTAMP

参考回答：

你在使用 Apache Flink 的时候遇到一个问题："Internal schema representation is probably out of sync with real database schema. The reason could be that the table schema was changed after the starting binlog offset, which is not supported when startup mode is set to TIMESTAMP."

这个问题是说，在 Flink 的数据库表源中，内部的表结构表示可能与真实的数据库表结构不同步。原因可能是，你在开始 binlog 偏移量之后更改了表结构，这是不允许的，因为启动模式设置为 TIMESTAMP。

解决这个问题的一种可能方法是，在更改表结构之后，更新 Flink 的 binlog 偏移量以同步内部表结构表示与真实数据库表结构之间的关系。

此外，如果你正在使用数据库记录流表源（如 MySQL），你应该避免在启动 Flink 应用程序之后更改表结构，以免发生类似的冲突。如果必须更改表结构，可以考虑暂停并重新启动 Flink 应用程序，以便更新其内部表结构表示。

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