实时计算 Flink版操作报错之使用SQL 将 PostgreSQL 的 date 类型字段转换为 TIMESTAMP 类型时遇到报错,该如何处理

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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:Flink sql执行sql时报错隐式转换SMALLINT and CHAR


执行SQL报错,查看sink表和source表字段没有SMALLINT和CHAR

[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:

org.apache.flink.table.api.ValidationException: implicit type conversion between SMALLINT and CHAR is not supported now


参考回答:

这个错误是因为在执行SQL语句时,Flink不支持隐式类型转换。你需要显式地将SMALLINT和CHAR类型的字段进行转换。

解决方法:

  1. 使用CAST函数将SMALLINT类型转换为CHAR类型。
  2. 使用CONVERT函数将SMALLINT类型转换为CHAR类型。

示例代码:

SELECT CAST(source_table.smallint_column AS CHAR) as char_column, source_table.char_column
FROM source_table
JOIN sink_table ON source_table.id = sink_table.id;

或者

SELECT CONVERT(CHAR, source_table.smallint_column) as char_column, source_table.char_column
FROM source_table
JOIN sink_table ON source_table.id = sink_table.id;


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https://developer.aliyun.com/ask/576843



问题二:Flink SQL处理postgresql字段date转TIMESTAMP


问题描述:

数据处理时,源表字段类型为date,结果表字段类型为TIMESTAMP,使用Flink SQL做转换CAST(date AS TIMESTAMP(6)还是会报错,数据库长度为TIMESTAMP(6)

报错如下截图:

需求

想问有什么办法将date类型在处理时转换为TIMESTAMP类型吗?


参考回答:

如果您在使用 Flink SQL 将 PostgreSQL 的 date 类型字段转换为 TIMESTAMP 类型时遇到问题,您可以尝试以下方法:

  1. 使用函数 TO_TIMESTAMP:Flink SQL 支持使用 TO_TIMESTAMP 函数将字符串或日期类型转换为 TIMESTAMP。您可以尝试使用该函数来进行转换,如下所示:
TO_TIMESTAMP(CAST(date AS VARCHAR), 'YYYY-MM-DD') AS timestamp_column
  1. 这个例子中,假设您的 date 字段是一个 date 类型,将其先转换为 VARCHAR 字符串,然后使用 TO_TIMESTAMP 函数指定日期格式将其转换为 TIMESTAMP 类型。
  2. 修改 PostgreSQL 驱动程序的配置:有时,PostgreSQL 驱动程序对于某些数据类型的默认映射可能会导致转换错误。您可以尝试修改 Flink 的 PostgreSQL 驱动程序配置,将 date 类型映射为适当的 TIMESTAMP 类型。
    在 Flink 的 flink-conf.yaml 配置文件中添加以下配置:
table:
  planner:
    type-creation: "CUSTOM"
    type-creation.class: "org.apache.flink.table.types.logical.utils.PgTypeDefaultConversion"
  1. 保存并重启 Flink 集群后,再次尝试使用 CAST(date AS TIMESTAMP) 进行转换。

请注意,这些解决方法可能因您的具体场景和 Flink 版本而有所不同


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问题三:flink sql使用Group by,报错is not being grouped


有一个是用场景,select a,b,c from xxx group by a,b

这时候会报错org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorException: Expression 'c' is not being grouped,貌似不支持非group by的字段写入到查询字段中,这种情况怎么处理呢


参考回答:

在Flink SQL中,当你使用GROUP BY子句对某些列进行分组时,你只能选择那些在GROUP BY子句中指定的列或使用聚合函数(如COUNT()SUM()AVG()等)处理过的列。这是因为一个分组的结果是一组具有相同分组键值的数据行的集合,对于没有出现在GROUP BY子句中的列,数据库不知道应该取哪一行的值作为结果。例如,在你的查询语句 SELECT a, b, c FROM xxx GROUP BY a, b 中,列c并没有被包含在GROUP BY子句中,也没有使用聚合函数来处理,这会导致Flink无法确定c的值应该取自哪个数据行。要解决这个问题,你可以采取以下几种方法:

  1. 添加列到GROUP BY子句:
  • 如果你想在结果集中包含列c,那么你需要将它添加到GROUP BY子句中:SELECT a, b, c FROM xxx GROUP BY a, b, c
  • 这样做的缺点是可能会产生大量的分组结果,尤其是当c列的值很多的情况下。
  1. 使用聚合函数:
  • 对于列c,你可以使用一个合适的聚合函数,比如MAX(c)MIN(c)AVG(c)SUM(c)COUNT(c)等,根据实际需求选择合适的聚合函数。
  • 例如:SELECT a, b, AVG(c) AS avg_c FROM xxx GROUP BY a, b
  1. 使用窗口函数:
  • 如果你想得到每个ab组合的最新c值,可以使用窗口函数来实现。
  • 例如:SELECT a, b, LAST_VALUE(c) OVER (PARTITION BY a, b ORDER BY some_timestamp_column DESC) AS last_c FROM xxx
  • 注意:这里假设有一个时间戳列some_timestamp_column可以帮助排序。
  1. 两次查询:
  • 如果上述方法都无法满足你的需求,你可以考虑先执行一次只包含GROUP BY列的查询,然后使用这个查询的结果集作为另一个查询的输入,这个查询可以包含所有想要的列。
  • 这种方法可能会影响性能,因为涉及到两次查询操作。


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问题四:Flink这个问题怎么处理?


Flink这个问题怎么处理?


参考回答:

首先,关于“Remote port number can also be specified as range.”这一点,标准的 nc 命令并不直接支持端口范围。如果您想扫描一系列端口,通常需要使用脚本或循环结构。

接下来,关于您尝试的命令:

[h100@h102 bin]$ nc -1k 9000  
nc: invalid option -- 'k'

这里的问题是您尝试使用了一个无效的选项 -k,并且 -1 和 -k 之间没有空格,导致 nc 无法识别这个组合选项。标准的 nc 命令没有 -k 这个选项(至少在我最后的知识更新中没有)。

如果您的目的是让 nc 保持监听状态,以便在连接断开后继续监听,您应该使用 -l(小写的L)和 -k 选项。但是,请注意,-k 选项并不是所有版本的 nc 都支持的。在某些实现中,-k 用于使 nc 在客户端模式下在连接断开后继续运行,而不是退出。但在监听模式下,通常不需要 -k,因为监听模式的 nc 默认就会持续监听。

正确的命令可能是:

nc -l 9000

这将使 nc 在端口 9000 上保持监听状态。

如果您确实需要扫描一系列端口,您可能需要使用类似这样的 bash 循环:

for port in {9000..9005}; do  
  nc -zv host_name_or_ip $port  
done

这里,{9000..9005} 是您要扫描的端口范围,host_name_or_ip 是目标主机的名称或 IP 地址。-z 用于进行扫描(只检查是否有服务监听),-v 用于显示详细信息。请注意,这种方法可能需要一些时间,并且可能会被目标主机的防火墙或 IDS/IPS 系统检测到。


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问题五:Flink这个问题怎么解决?


Flink这个问题怎么解决?


参考回答:

这个问题是由于缺少Kafka Connect的依赖导致的。你需要在项目的pom.xml文件中添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-connect-data</artifactId>
    <version>2.8.0</version>
</dependency>

注意:这里的版本号(2.8.0)可能需要根据你的实际情况进行调整。


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