实时计算 Flink版操作报错合集之在写入SLS(Serverless Log Service)时出现报错,该如何排查

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凌晨的时候有些tm重启是什么原因?

Flink凌晨的时候有些tm重启是什么原因?



参考答案:

Flink任务管理器(TaskManager)在凌晨重启,可能是由于以下几种原因:

  1. 资源耗尽:如果你的Flink任务在凌晨产生了大量的数据,可能会导致TaskManager的内存或CPU资源耗尽,从而触发重启。
  2. 配置问题:可能是Flink的配置参数设置不当,导致TaskManager在某些情况下无法正常工作。例如,如果内存管理参数设置过低,可能会导致TaskManager在数据量较大时频繁触发垃圾回收,从而导致重启。
  3. 网络问题:如果TaskManager与资源管理器(ResourceManager)之间的网络连接不稳定,可能会导致TaskManager无法正常工作,从而触发重启。
  4. 任务失败:如果Flink任务在执行过程中出现错误,可能会导致TaskManager重启。
  5. 系统维护:如果Flink集群在凌晨进行了系统维护,例如更新软件、重启服务等,可能会导致TaskManager重启。

要解决这个问题,你需要仔细分析TaskManager的日志,找出导致重启的具体原因,然后针对性地进行调整。例如,如果是因为资源耗尽,你可以考虑增加TaskManager的内存或CPU资源;如果是因为配置问题,你可以检查并调整Flink的配置参数;如果是因为网络问题,你可以检查网络连接并优化网络性能;如果是因为任务失败,你可以检查任务代码并修复错误;如果是因为系统维护,你可以调整维护时间以避免在任务运行期间进行维护。



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问题二:把mysql-cdc的jar挂到/opt/flink/lib目录下提示找不到该连接器?

把mysql-cdc的jar挂到/opt/flink/lib目录下了。但是启动sql-client时,提示找不到该连接器?



参考答案:

请确保在启动Flink SQL Client时,指定了正确的连接器类名和配置文件。您可以通过以下方式指定连接器:

  1. flink-conf.yaml文件中添加连接器配置:
connectors:
  - name: mysql-cdc
    type: com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySQLSource
    ...
  1. 在启动Flink SQL Client时,通过--classpath参数指定连接器JAR包的路径:
./bin/sql-client --classpath /opt/flink/lib/mysql-cdc-x.x.x.jar

请将/opt/flink/lib/mysql-cdc-x.x.x.jar替换为实际的连接器JAR包路径。



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问题三:请问一下,flink sql udf 通过字符串这样传进来,然后用groovy编译成Class?

请问一下,flink sql udf 通过字符串这样传进来,然后用groovy编译成Class,然后通过tableEnv去注册,这样会报错。大家有没有一个好办法,实现外面传个字符串就能注入进tableEnv的udf的?



参考答案:

你可以尝试使用Flink的UDFRegistration接口来注册自定义的UDF。首先,你需要创建一个实现UDFRegistration接口的类,然后在该类的register方法中注册你的UDF。最后,将这个类的实例添加到TableEnvironmentudfManager中。

以下是一个简单的示例:

  1. 创建一个实现UDFRegistration接口的类:
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.udf.UDFRegistration;
public class CustomUDFRegistration implements UDFRegistration {
    private final String name;
    private final DataType returnType;
    private final ScalarFunction udf;
    public CustomUDFRegistration(String name, DataType returnType, ScalarFunction udf) {
        this.name = name;
        this.returnType = returnType;
        this.udf = udf;
    }
    @Override
    public void register(TableEnvironment tableEnv) throws Exception {
        tableEnv.createTemporarySystemFunction(name, returnType, udf);
    }
}
  1. 使用Groovy编译字符串并创建UDF实例:
import groovy.lang.Binding
import groovy.lang.GroovyShell
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction
// 假设你已经将字符串编译成Class对象,例如:compiledClass
Class<?> compiledClass = ...
// 从Class对象中获取UDF实例
Object udfInstance = compiledClass.newInstance()
// 创建UDFRegistration实例
CustomUDFRegistration customUDFRegistration = new CustomUDFRegistration("myUDF", DataTypes.STRING(), (ScalarFunction) udfInstance)
// 获取TableEnvironment实例
TableEnvironment tableEnv = ...
// 将UDFRegistration实例注册到TableEnvironment
customUDFRegistration.register(tableEnv)

这样,你就可以通过字符串动态地注册UDF到TableEnvironment了。注意,这个示例仅适用于简单的UDF,如果你的UDF需要参数或者有其他特殊需求,你可能需要进行相应的调整。



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问题四:Flink这种报错一般是什么原因?

Flink这种报错一般是什么原因?



参考答案:

sls shard 少了。超限制了



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问题五:Flink这样子的行转列的数据 我一条id为445的过来 但是其余的字段 不想变成空 有什么办法吗?

Flink这样子的行转列的数据 我一条id为445的过来 但是其余的字段 不想变成空 有什么办法吗 ?除了每个字段分开写入 ,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 413 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 418 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 421 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 423 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 425 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 428 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 438 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 440 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 443 then t2.name end )

,STRING_AGG(distinct case when t3.id = 445 then t2.name end )



参考答案:

你可以使用coalesce函数将空值替换为其他值,例如空字符串。这样,当某个字段没有匹配到时,它将被替换为空字符串,而不是NULL。以下是修改后的代码:

,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 413 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 418 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 421 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 423 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 425 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 428 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 438 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 440 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 443 then t2.name end, ''))
,STRING_AGG(distinct coalesce(case when t3.id = 445 then t2.name end, ''))

这样,当某个字段没有匹配到时,它将被替换为空字符串,而不是NULL。



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