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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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:
- 在
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 ...
- 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TableEnvironment
的udfManager
中。
以下是一个简单的示例:
- 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); } }
- 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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