实时计算 Flink版操作报错合集之用CTAS从mysql同步数据到hologres,改了字段长度,报错提示需要全部重新同步如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

问题一:在Flink我这样创建的水印,但是任务运行的时候报错怎么处理?


在Flink我这样创建的水印,但是任务运行的时候报错怎么处理?

timestamp是bigint型, 单位秒,我也这么改过,

但是问题还是存在,没有解决。

参考回答:

看起来你的SQL语句有些问题。在Flink SQL中,WATERMARK FOR应该放在表定义的最后,而不是作为单独的一行。另外,INTERVAL 5’SECOND应该是INTERVAL '5' SECOND。以下是修复后的SQL语句:

CREATE TEMPORARY TABLE cloud_siem_aegis_proc(
scan_time VARCHAR,
host_uuid VARCHAR,
timestamp BIGINT METADATAVIRTUAL,
uid VARCHAR,
u_name VARCHAR,
euid VARCHAR,
gid VARCHAR,
euid_name VARCHAR,
gid_name VARCHAR,
egroup_id VARCHAR,
egroup_name VARCHAR,
sid'VARCHAR,
parent_proc_id VARCHAR,
proc_id VARCHAR,
tty VARCHAR,
parent_file_name VARCHAR,
cwd VARCHAR,
parent_cmd_line VARCHAR,
file_name'VARCHAR,
cmd_line VARCHAR,
parent_file_path VARCHAR,
perm VARCHAR,
file_path VARCHAR,
proc_start_time VARCHAR,
indexVARCHAR,
file_gid VARCHAR,
file_uid VARCHAR,
file_gid_name VARCHAR,
file_uid_name VARCHAR,
log_time VARCHAR,
docker_container_id VARCHAR,
docker_file_path VARCHAR,
docker_image_name VARCHAR,
docker_image_id VARCHAR,
k8s_name_space VARCHAR,
k8s_pod_name VARCHAR,
k8s_node_name VARCHAR,
k8s_node_id VARCHAR,
cmd_chain VARCHAR,
k8s_cluster_id VARCHAR,
main_user_id VARCHAR,
cmd_chain_index VARCHAR,
ts_ltzASTO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(_timestamp, yyyy-1-dd HH:mm:ss')),
sub user id VARCHAR.
WATERMARK FORts_ltzAS ts_ltz- INTERVAL '5' SECOND
) WITH(
'connector'='sls',
... # other options
);


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570441


问题二:Flink有什么好的解决方案吗?


Flink有什么好的解决方案吗?我们用CTAS从mysql同步数据到hologres,改了字段长度,报错提示需要全部重新同步。


参考回答:


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570438


问题三:Flink我这边作业配置了输出到SLS,但是没有写到到SLS,也没有报错,应该怎么排查呢?


Flink我这边作业配置了输出到SLS,但是没有写到到SLS,也没有报错,应该怎么排查呢?


参考回答:

如果你在Flink作业中配置了输出到SLS,但没有看到数据写入到SLS,可能有以下几种原因:

  1. 检查你的Flink作业是否正确执行。你可以通过查看Flink任务的日志来确认。如果任务没有被执行,那么数据自然不会写入到SLS。
  2. 检查你的SLS输出格式是否正确。确保你的SLS输出格式与Flink的SLS connector的期望格式相符。
  3. 检查你的SLS output table是否有正确的分区策略。如果没有正确的分区策略,可能会导致数据无法写入到SLS。
  4. 检查你的SLS output table是否有正确的watermark策略。如果没有正确的watermark策略,可能会导致数据无法写入到SLS。
  5. 检查你的SLS output table是否有正确的序列化策略。如果没有正确的序列化策略,可能会导致数据无法写入到SLS。
  6. 检查你的SLS output table是否有正确的并行度设置。如果没有正确的并行度设置,可能会导致数据无法写入到SLS。
  7. 检查你的SLS output table是否有正确的触发器设置。如果没有正确的触发器设置,可能会导致数据无法写入到SLS。
  8. 检查你的SLS output table是否有正确的窗口设置。如果没有正确的窗口设置,可能会导致数据无法写入到SLS。
  9. 检查你的SLS output table是否有正确的连接器设置。如果没有正确的连接器设置,可能会导致数据无法写入到SLS。
  10. 检查你的SLS output table是否有正确的数据源设置。如果没有正确的数据源设置,可能会导致数据无法写入到SLS。

以上都是可能的原因,具体的情况可能需要根据你的实际配置和Flink任务的日志来进行排查。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570432


问题四:Flink如果默认是At-Least-Once语义,ck有重复数据比较好理解,丢数据可能是什么原因?


Flink如果默认是At-Least-Once语义,ck有重复数据比较好理解,请问丢数据可能是什么原因造成的?cp正常的,有时候会有ck连接超时的报错,可能是ck压力大的原因。现在maxRetryTimes置为0了,这个是不是会影响丢数据?


参考回答:

Flink的At-Least-Once语义意味着每个消息至少会被处理一次,所以可能会出现重复的数据。但是,如果数据丢失,那么可能是因为以下原因:

  1. 网络问题:网络不稳定或者延迟高可能导致数据在传输过程中丢失。
  2. Flink任务失败:如果Flink任务因为某些原因(如内存不足、任务崩溃等)失败,那么正在处理的数据可能会丢失。
  3. Sink处理失败:如果你的数据需要经过多个步骤才能写入到SLS,那么在中间步骤出现问题时,数据可能会丢失。
  4. 数据编码错误:如果你的数据在编码过程中出现错误,那么数据可能会丢失。

关于你提到的ck连接超时的问题,这可能是由于ck的压力过大导致的。如果你将maxRetryTimes设置为0,那么Flink在遇到连接超时的情况下将不再重试,这可能会导致数据丢失。建议你将maxRetryTimes设置为大于0的值,以便在连接超时的情况下进行重试。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570424


问题五:使用flink jdbc连接oracle,不使用条件过滤和没有非法列名时,为什么一直报错缺失等号?


使用flink jdbc连接oracle的时候,在不使用条件过滤和没有非法列名的时候,一直报错缺失等号是什么问题?另外为什么flink jdbc在连接oracle使用的时候,在URL后面指定了数据库的databases,在参数里有table-name可以指定表名,但是没有oracle的shame-name配置的地方?


参考回答:

  1. 缺失等号的问题可能是由于在查询语句中没有指定列名导致的。在使用Flink JDBC连接Oracle时,需要在查询语句中指定列名,否则会报错。请检查您的查询语句,确保已经指定了列名。
  2. Flink JDBC在连接Oracle时,URL后面指定的是数据库的SID(System IDentifier),而不是databases。在参数里有table-name可以指定表名,但是没有oracle的schema-name配置的地方,因为Flink JDBC默认使用当前用户的schema。如果您需要指定特定的schema,可以在查询语句中使用schema.table的方式来访问表。例如:SELECT * FROM


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570372


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。
目录
相关文章
|
3月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
Flink CDC MySQL同步MySQL错误记录
在使用Flink CDC同步MySQL数据时,常见的错误包括连接错误、权限错误、表结构变化、数据类型不匹配、主键冲突和
224 17
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL Linux
升级到MySQL 8.4,MySQL启动报错:io_setup() failed with EAGAIN
当MySQL 8.4启动时报错“io_setup() failed with EAGAIN”时,通常是由于系统AIO资源不足所致。通过增加AIO上下文数量、调整MySQL配置、优化系统资源或升级内核版本,可以有效解决这一问题。上述解决方案详细且实用,能够帮助管理员快速定位并处理此类问题,确保数据库系统的正常运行。
166 9
|
4月前
|
存储 SQL NoSQL
|
4月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(8)作者——LJS[含MySQL 创建、修改、跟新、重命名、删除视图等具体详步骤;注意点及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL 创建、修改、跟新、重命名、删除视图等具体详步骤;举例说明注意点及常见报错问题所对应的解决方法
|
4月前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
|
4月前
|
NoSQL 安全 关系型数据库
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(6)作者——LJS[含MySQL 多表之一对一/多;多对多;多表联合查询等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL 多表之一对一/多;多对多;多表联合之交叉连接;内连接;左、右、外、满、连接;子查询及关键字;自连接查询等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法
|
4月前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(5)作者——LJS[含MySQL DQL基本查询:select;简单、排序、分组、聚合、分组、分页等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL DQL基本查询:select;简单、排序、分组、聚合、分组、分页、INSERT INTO SELECT / FROM查询结合精例等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法
|
存储 SQL 消息中间件
来电科技:基于Flink+Hologres的实时数仓演进之路
本文将会讲述共享充电宝开创企业来电科技如何基于Flink+Hologres构建统一数据服务加速的实时数仓
3267 1
来电科技:基于Flink+Hologres的实时数仓演进之路
|
2月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
234 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
|
3月前
|
存储 关系型数据库 BI
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。

相关产品

  • 实时计算 Flink版