实时计算 Flink版操作报错合集之报错 NoResourceAvailableException 是什么导致的

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:Flink CDC有没有抽oracle rac集群报过ORA-01291?


Flink CDC有没有大佬抽oracle rac集群报过ORA-01291?


参考回答:

作业时间太长,在这期间,源数据有改变,然后Oracle的日志文件发生了变化, 导致产生了这个错误,增加抽数线程,减少作业时间;或者减少每次抽的数量,分多次抽取;但这都只能减少ORA-01291的几率,并不能避免。要想避免,就把oracle的结构改一下,加上data guard,但这个方案就看你业务方够不够硬


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567841


问题二:Flink CDC中postgres cdc 如何从只读的从库获取 snapshot 数据?


Flink CDC中postgres cdc 如何从只读的从库获取 snapshot 数据?试了一下报这个错: Caused by: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: recovery is in progress?


参考回答:

从你的问题描述来看,你正在使用 Flink CDC 从 PostgreSQL 数据库中获取 snapshot 数据,但在尝试读取数据时遇到了错误,报错信息为 "Caused by: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: recovery is in progress"。这个错误提示通常表示 PostgreSQL 数据库正在进行恢复操作。

在 PostgreSQL 中,当主数据库服务器发生故障时,可以设置一个或多个从数据库服务器来接管主服务器的任务。在这个过程中,从数据库服务器会持续从主数据库服务器获取数据更改,以保持与主服务器的同步。当你尝试从正在恢复的从数据库服务器获取 snapshot 数据时,可能会遇到这个错误。

为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:

  1. 等待恢复完成:等待 PostgreSQL 数据库的恢复操作完成后再尝试获取 snapshot 数据。这可能需要一些时间,具体取决于主数据库服务器和从数据库服务器之间的同步频率以及数据量。
  2. 配置 PostgreSQL 参数:在 PostgreSQL 配置文件中调整相关参数,以便更快地完成恢复操作。例如,可以增加 recovery_target_timeline 参数的值,将其设置为 "latest possible" 以加速恢复过程。
  3. 检查网络连接:确保 Flink CDC 与 PostgreSQL 数据库之间的网络连接稳定可靠。如果网络连接不稳定或存在延迟,可能会导致恢复操作出现问题。
  4. 使用专门的只读用户:在连接到 PostgreSQL 数据库时,使用专门的只读用户来获取 snapshot 数据。这样可以避免与正在进行的恢复操作冲突。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567840


问题三:Flink CDC为什么我集群资源充足 总是报这个错啊?


Flink CDC为什么我集群资源充足 总是报这个错啊?


参考回答:

Flink CDC 报错 NoResourceAvailableException 通常表示在请求资源时,Flink 集群没有足够的资源来满足请求。这可能是由于以下原因:

  1. 集群资源不足:虽然你说集群资源充足,但可能实际上并非如此。资源可能被其他任务或应用占用,或者集群的资源分配有问题。你需要检查集群的资源使用情况,确保有足够的资源来执行你的任务。
  2. 任务需要的资源超出集群可用资源:即使你的集群有足够的资源,如果你的任务需要的资源超过了集群的可用资源,也会导致这个错误。你需要检查任务的资源需求,并相应地调整它们。
  3. 任务调度问题:Flink 集群在调度任务时可能会出现问题。这可能是由于配置问题、网络延迟或其他原因导致的。你需要检查 Flink 的配置和集群的网络设置,确保它们是正确的。
  4. 任务过早完成:在某些情况下,当一个任务过早地完成时(例如,在获取部分数据时),也可能导致这个错误。这可能是因为任务的并行度设置得过高,或者是因为数据分布不均衡。你需要检查任务的并行度和数据分布情况。

解决这个问题需要具体分析你的集群和任务配置,以及任务的执行情况。你可能需要调整集群的配置、任务的并行度和资源需求,或者解决其他可能的问题。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567834


问题四:Flink CDC中oracle cdc遇到一个问题,数据还是无法同步,问下这个怎么处理呀?


Flink CDC中oracle cdc遇到一个问题,作业跑着提示The connector is now using the maximum batch size is 100000 when querying the LohMiner view ,This could be indicative of large SCN gaps 设置了debezium.log.mining.batch. size.max后没生效,数据还是无法同步,问下这个怎么处理呀?


参考回答:

这个问题可能是由于Flink CDC在查询LohMiner视图时,使用的批处理大小达到了这个问题可能是由于Flink CDC在查询LohMiner视图时,使用的批处理大小达到了最大值100000,这可能表明存在较大的SCN间隙。尽管您已经设置了debezium.log.mining.batch.size.max参数,但数据仍然无法同步。

为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:

  1. 增加debezium.log.mining.batch.size.max的值。这将允许更大的批处理大小,从而减少SCN间隙的影响。例如,将该值设置为200000或更高。
debezium.log.mining.batch.size.max=200000
  1. 检查您的Oracle数据库和Flink集群之间的网络连接是否稳定。不稳定的网络连接可能导致数据传输延迟,从而影响SCN间隙。
  2. 检查您的Oracle数据库的日志文件是否包含足够的信息以供Flink CDC使用。如果日志文件中的信息不足,可能会导致SCN间隙较大。在这种情况下,您可能需要调整Oracle数据库的日志记录设置,以便为Flink CDC提供更多详细信息。
  3. 如果问题仍然存在,您可以考虑使用其他源连接器(如Debezium MySQL Connector)来捕获Oracle数据库的变化数据。这样,您可以避免SCN间隙的问题,并确保数据同步顺利进行。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567828


问题五:Flink CDC这个错该怎么搞呢?生产同一时间挂了好几个作业,都是binlog这样的错误?


Flink CDC这个错该怎么搞呢?生产同一时间挂了好几个作业,都是binlog这样的错误?

java.lang.IllegalStateException: The connector is trying to read binlog starting at Struct{version=1.6.4.Final,connector=mysql,name=mysql_binlog_source,ts_ms=1698886034135,db=,server_id=0,file=mysql-bin.001076,pos=4770201233,row=0}, but this is no longer available on the server. Reconfigure the connector to use a snapshot when needed.

at com.ververica.cdc.connectors.mysql.debezium.task.context.StatefulTaskContext.loadStartingOffsetState(StatefulTaskContext.java:194)


参考回答:

1:binlog被清理了

2:binlog消费太慢了,binlog还是被清理了,增加binlog保存时间,你说同一时间:我怀疑运维清空binlog了


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/567824

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
|
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。
|
1月前
|
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。
1213 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
1月前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
156 56
|
1月前
|
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。
|
2月前
|
运维 搜索推荐 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
82 1
|
2月前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
2月前
|
运维 监控 Serverless
阿里云实时计算Flink版评测报告
阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务,基于Apache Flink构建,提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品,展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。
|
2月前
|
存储 运维 监控
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维、安全能力等等跟其他引擎及自建Flink集群比较。
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维和安全能力等方面表现出色。其自研的高性能状态存储引擎GeminiStateBackend显著提升了作业稳定性,状态管理优化使性能提升40%以上。核心性能较开源Flink提升2-3倍,资源利用率提高100%。提供一站式开发管理、自动化运维和丰富的监控告警功能,支持多语言开发和智能调优。安全方面,具备访问控制、高可用保障和全链路容错能力,确保企业级应用的安全与稳定。
52 0
|
3月前
|
运维 分布式计算 监控
评测报告:阿里云实时计算Flink版
本评测主要针对阿里云实时计算Flink版在用户行为分析中的应用。作为一名数据分析师,我利用该服务处理了大量日志数据,包括用户点击流和登录行为。Flink的强大实时处理能力让我能够迅速洞察用户行为变化,及时调整营销策略。此外,其卓越的性能和稳定性显著降低了运维负担,提升了项目效率。产品文档详尽且易于理解,但建议增加故障排查示例。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
阿里云实时计算Flink版体验评测
阿里云实时计算Flink版提供了完善的产品内引导和丰富文档,使初学者也能快速上手。产品界面引导清晰,内置模板简化了流处理任务。官方文档全面,涵盖配置、开发、调优等内容。此外,该产品在数据开发和运维方面表现优秀,支持灵活的作业开发和自动化运维。未来可增强复杂事件处理、实时可视化展示及机器学习支持,进一步提升用户体验。作为阿里云大数据体系的一部分,它能与DataWorks、MaxCompute等产品无缝联动,构建完整的实时数据处理平台。

相关产品

  • 实时计算 Flink版