实时计算 Flink版操作报错合集之在执行SQL语句时遇到了类找不到,该怎么解决

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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创建的时候都没有问题,执行的时候报这个,有咩有知道的朋友来个助攻呗?

Flink创建的时候都没有问题,执行的时候报这个,有咩有知道的朋友来个助攻呗?


参考回答:

缺依赖,加包 ,


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/605955



问题二:Flink sql 增加列 为什么报错非法字符?

Flink sql 增加列 为什么报错非法字符?


参考回答:

版本吧,1.16及以前没有这个功能


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/605953



问题三:Flink CDC 里我这个报了错误?

Flink CDC 里我这个报了错误?


参考回答:

这个错误通常是由于MySQL的binlog事件数据无法被正确反序列化导致的。这可能是由于以下原因:

  • MySQL版本不兼容:Flink CDC可能不支持您正在使用的MySQL版本的binlog格式。建议检查MySQL版本和Flink CDC的版本是否兼容。
  • 数据类型不匹配:在反序列化binlog事件数据时,Flink CDC可能遇到了一个无法识别的数据类型。检查MySQL表结构和数据类型,确保它们与Flink CDC的期望匹配。
  • binlog损坏:有可能是MySQL的binlog文件损坏或丢失导致Flink CDC无法正确读取。可以尝试重新启动MySQL并重新生成binlog文件。
  • 配置问题:检查Flink CDC的配置,确保所有必要的参数都已正确设置,例如MySQL连接信息、binlog文件位置等。

解决这个问题的方法可以包括:

  • 升级Flink CDC:如果可能的话,尝试使用最新版本的Flink CDC,它可能已经解决了这个问题。
  • 检查MySQL版本:确保MySQL版本与Flink CDC兼容。如果需要,可以升级MySQL版本或降级Flink CDC版本。
  • 检查数据类型:检查MySQL表结构和数据类型,确保它们与Flink CDC的期望匹配。
  • 修复binlog文件:如果binlog文件损坏或丢失,可以尝试重新启动MySQL并重新生成binlog文件。
  • 调整配置:检查Flink CDC的配置,确保所有必要的参数都已正确设置。
  • 查看日志:查看Flink CDC的日志文件,可能可以提供更多关于错误发生原因的细节。


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问题四:Flink CDC 里 oracle-cdc 从oracle源捞实时数据 不定期会报这个错误怎么办?

Flink CDC 里 oracle-cdc 从oracle源捞实时数据 不定期会报这个错误怎么办?


参考回答:

参考

https://github.com/apache/flink-cdc/pull/2315

另外已经修好了,等下一个发布包。


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问题五:Flink CDC 里像jdbc sink有没有调试日志啊?

Flink CDC 里像jdbc sink有没有调试日志啊?


参考回答:

  • 开启Flink作业日志:

在运行Flink作业时,可以通过配置Flink的日志级别来获取更详细的执行信息。通常可以设置log4j.properties或通过环境变量调整日志级别至DEBUG或TRACE级别,以便查看sink端的详细调试信息。

  • 检查Flink任务状态和日志:

查看Flink任务管理界面或日志文件,确认Flink作业是否正常运行且Sink子任务没有异常。

特别关注与JDBC Sink相关的日志输出,包括连接数据库、发送SQL语句以及处理结果等环节是否有错误提示。

  • 检查数据库连接及权限:

确保Flink作业中的JDBC连接参数正确无误,例如URL、用户名、密码、数据库名等。

检查所使用的数据库账号是否具有插入目标表的权限。

  • 查看事务和一致性保证:

考虑到Flink CDC和JDBC Sink可能涉及事务性操作,确保sink配置支持所需的事务一致性和重试策略,比如启用两阶段提交(Two Phase Commit, 2PC)以增强容错能力。

  • 观察实时日志输出:

如果Flink作业启用了checkpoint或savepoint,并且有数据持久化机制,可以观察checkpoint成功后sink是否正确commit了事务。

如果开启了回滚策略,在遇到失败的情况下,需要确保失败时能够正确恢复和重新尝试。

  • 验证sink代码逻辑:

若自定义了JDBC sink实现,检查其代码逻辑确保在成功处理事件后,确实执行了INSERT或其他更新数据库的操作。

  • 测试点对点插入:

单独编写一个简单的程序,直接使用相同的JDBC连接信息插入一条数据到数据库,以排除非Flink相关的问题。

  • 监控数据库端:

在数据库端开启审计日志或查询分析器,观察是否有来自Flink CDC的连接和插入尝试。


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