实时计算 Flink版操作报错合集之使用 Event Time Temporal Join 关联多个 HBase 后,Kafka 数据的某个字段变为 null 是什么原因导致的

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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:请问一下Flink:我将docker镜像推到k8s上报错(如下图)。请问是什么原因呀?


请问一下Flink:我将docker镜像推到k8s上报错(如下图)。请问是什么原因呀?


参考回答:

--target那一行去掉,如果是你的程序参数就放到local后面


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问题二:有谁跑通过: 用streampark以session模式运行flinksql?


有谁跑通过: 用streampark以session模式运行flinksql?老是报错找不到hive catalog


参考回答:

这是一个常见的问题,可能是由于以下几个原因造成的:

  1. 配置文件错误:你需要确保你已经正确地配置了Flink SQL客户端的Hive Catalog。请检查你的conf/sql-client-session.yaml文件,看看是否已经包含了正确的Hive配置目录。
  2. Hive服务未启动:如果你还没有启动Hive服务,那么你可能会看到“找不到Hive Catalog”的错误。请确认你的Hive服务正在运行。
  3. 权限问题:请确保你的Flink用户有足够的权限访问Hive Metastore和HDFS上的Hive数据。
  4. 错误的版本兼容性:请确保你的Flink版本与你的Hive版本兼容。某些Flink版本可能无法与较旧的Hive版本一起使用。


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问题三:Flink这个错是并行度太小吗?


Flink这个错是并行度太小吗?failureraterestartbackofftimestrategy


参考回答:

不是这样的。FailureRateRestartBackOffTimeStrategy是Flink的一个重启策略,它会在任务失败率达到一定阈值时自动重启任务。这与并行度无关。

例如,如果你设置了FailureRateRestartBackOffTimeStrategy的阈值为50%,并且你的任务并行度为10,则当任务中有五个任务失败时,Flink会自动重启任务。重启后的任务将在一段时间内再次尝试运行,如果再次失败,则会再次重启,直到达到最大的重试次数。

你可以在Flink的配置中设置这个参数,如下所示:

restart-strategy.failure-rate.attempts: number of attempts
restart-strategy.failure-rate.delay: delay between restarts in ms
restart-strategy.failure-rate.max-delay: maximum delay between restarts in ms
restart-strategy.failure-rate.retry-once-per-interval: time interval to wait before restarting the job after an exception has been thrown

你还可以在Java API中使用RestartStrategies.failureRateWithBackoff()方法来设置这个参数。


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问题四:flink在处理kafka中数据,发成错误,导致大量重复数据,该如何解决此问题?


请教各位大佬,flink在处理kafka中数据,发成错误,总会返回上一个checkpoint重新执行,导致大量重复数据,该如何解决此问题?


参考回答:

在处理Kafka数据时,如果出现大量重复数据,可能是因为Flink的 checkpointing机制导致的。Flink的 checkpointing机制是为了在遇到异常情况时能够恢复工作流,但是也可能导致数据重复。

解决这个问题的方法是配置Flink的 checkpointing参数。在Flink的配置文件中,可以配置streaming.checkpointing.interval参数来控制 checkpointing的间隔。这个参数的值越大,每次 checkpoint 的数据就越多,但是也会增加系统的内存消耗。如果系统内存不足,可能会导致 checkpointing 的失败。

另外,还可以使用streaming.checkpointing.max.interval参数来控制 checkpointing 的最大间隔。这个参数的值越大,每次 checkpoint 的数据就越多,但是也会增加系统的内存消耗。如果系统内存不足,可能会导致 checkpointing 的失败。

在配置了这些参数后,如果还出现大量重复数据的问题,可以考虑使用Flink的replayMode参数来控制 checkpointing 的方式。replayMode参数的值可以是MANUALREPLACEAPPENDMANUAL模式下,Flink会将最新的 checkpoint 文件覆盖旧的 checkpoint 文件,从而避免重复数据。REPLACE模式下,Flink会将最新的 checkpoint 文件替换旧的 checkpoint 文件,从而避免重复数据。APPEND模式下,Flink会将最新的 checkpoint 文件追加到旧的 checkpoint 文件中,从而避免重复数据。

具体的配置方法如下:

streaming:
  checkpointing:
    interval: 10000000
    max-interval: 10000000
    replayMode: REPLACE

在这个配置中,interval参数的值是10000000毫秒,max-interval参数的值是10000000毫秒,replayMode参数的值是REPLACE。这些参数的值可以根据实际情况进行调整。


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问题五:请教一个问题 flinksql 中 kafka 关联 多个 hbase 之后,有遇到过的吗?


请教一个问题 flinksql 中 kafka 关联 多个 hbase 之后,使用 Event Time Temporal Join 关联,然后我的kafka数据字段就变成null了 有遇到过的吗?from kafka_rcsp_label_table t1

left join hbase_mb_videomanage for system_time as of t1.procTime as t2

on t1.videoCode=t2.rowkey

left join hbase_mb6_page_bus for system_time as of t1.procTime as t3

on t1.mbk_usdf_evnt_id=t3.rowkey


参考回答:

根据您的描述,Flink SQL 使用 Event Time Temporal Join 关联多个 HBase 后,Kafka 数据的某个字段变为 null 的情况可能是由于在关联时处理时间或事件时间计算出现错误导致的。

首先,请确保您使用的 Kafka 和 HBase 数据源都是基于 Flink SQL 官方支持的数据源连接器,并且它们都已正确配置并可以正常工作。

其次,请仔细检查您的 Flink SQL 语句中涉及时间相关参数的部分,例如“for system_time as of t1.procTime”等,确保它们所引用的时间属性字段是在 Kafka 或 HBase 中实际存在的,并且其值是可以用于关联操作的。

另外,请检查您的 Flink SQL 语句中的 ON 子句,确保它所包含的关键字和操作符与 Flink SQL 的语法要求相符,避免因为语法错误导致的查询结果异常。


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