实时计算 Flink版操作报错合集之拉取全量数据时,如何解决Checkpoint失败并且报错为 "java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space"

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 CDC2.4的包都有,为啥还报找不到类?

Flink CDC2.4的包都有,为啥还报找不到类?java.lang.NoClassDefFoundError: com/ververica/cdc/connectors/base/options/JdbcSourceOptions



参考答案:

cdc版本只能有一个,不可共存,还有就是直接用3.0 的吧



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587211



问题二:有人遇到过Flink CDC这种类似的问题吗?

有人遇到过Flink CDC这种类似的问题吗?拉全量的时候做checkpoint失败,checkpoint明明只有几k但是确报:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space



参考答案:

你的其他耗资源内存不足,报错地方随机吧。建议增大内存,减少数据库连接



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587208



问题三:我在使用flinkcdc-2.4.2采集oracle19c的过程中,遇到这个问题,大家有遇到过的吗?

我在使用flinkcdc-2.4.2采集oracle19c的过程中,遇到这个问题,大家有遇到过的吗?Caused by: io.debezium.DebeziumException: Oracle failed to re-construct redo SQL 'delete from "SMESPROD"."TBLVEHICLEPRDRELATION" where "COL 1" = HEXTORAW('0056003300320033003100320030003300300032') and "COL 2" = HEXTORAW('0033002d00310030002d0030002d0030003500360033') and "COL 3" = HEXTORAW('0037006300640032003000320036003400620061006600360038006200380037') and "COL 4" IS NULL and "COL 5" = HEXTORAW('0031002d0031') and "COL 6" = HEXTORAW('30') and "COL 7" IS NULL and "COL 8" IS NULL and "COL 9" = HEXTORAW('00580030003000320030002d00300032') and "COL 10" = HEXTORAW('787b0719131013') and "COL 11" IS NULL and "COL 12" = HEXTORAW('77640101010101') and "COL 13" = HEXTORAW('003100300030003000300039003100380038') and "COL 14" = HEXTORAW('0051') and "COL 15" IS NULL and "COL 16" IS NULL and "COL 17" = HEXTORAW('00410030003900340030');'

at io.debezium.connector.oracle.logminer.processor.AbstractLogMinerEventProcessor.handleDataEvent(AbstractLogMinerEventProcessor.java:806) ~[ocean-1.0-jar-with-dependencies.jar:?]

at io.debezium.connector.oracle.logminer.processor.AbstractLogMinerEventProcessor.processRow(AbstractLogMinerEventProcessor.java:321) ~[ocean-1.0-jar-with-dependencies.jar:?]

at io.debezium.connector.oracle.logminer.processor.AbstractLogMinerEventProcessor.processResults(AbstractLogMinerEventProcessor.java:262) ~[ocean-1.0-jar-with-dependencies.jar:?]

at io.debezium.connector.oracle.logminer.processor.AbstractLogMinerEventProcessor.process(AbstractLogMinerEventProcessor.java:198) ~[ocean-1.0-jar-with-dependencies.jar:?]

at io.debezium.connector.oracle.logminer.LogMinerStreamingChangeEventSource.execute(LogMinerStreamingChangeEventSource.java:247) ~[ocean-1.0-jar-with-dependencies.jar:?]

... 9 more



参考答案:

https://issues.redhat.com/browse/DBZ-5215?jql=text%20~%20%22failed%20to%20re-construct%20redo%20SQL%22 可以看一下这个issue,不接受truncate信息即可, CDC有配置信息



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587199



问题四:请教Flink CDC,同步pg 时出现 idle-in-transaction 这种怎么解决?

请教Flink CDC大佬,同步pg 时出现 idle-in-transaction timeout 这种怎么解决?



参考答案:

idle-in-transaction 是 PostgreSQL 数据库中的一种状态,表示事务在一段时间内没有任何活动。当 Flink CDC 同步 PostgreSQL 时出现 idle-in-transaction 错误,可能是因为事务长时间处于空闲状态而被自动终止了。

要解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 增加 PostgreSQL 的 statement_timeout 参数的值,以延长事务的空闲超时时间。可以通过修改 postgresql.conf 配置文件中的 statement_timeout 参数来实现。例如,将该参数设置为 600(单位为秒):
statement_timeout = 600
  1. 优化 Flink CDC 的并行度和并发数,以减少事务的空闲时间。可以通过调整 Flink CDC 作业的配置参数来实现。例如,可以增加并行度或减少并发数来降低事务处理速度。
  2. 如果问题仍然存在,可以考虑使用其他数据库同步工具,如 Canal、Debezium 等。这些工具可能对 idle-in-transaction 的处理更加友好。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587197



问题五:Flink CDC这是缺什么包吗?

Flink CDC这是缺什么包吗?



参考答案:

根据给出的错误日志,可以看出在初始化TablewriteOperator时出现了问题。具体来说,org.apache.paimon.table.sinkl.Tablewritemp1.isstreamingMode(Z)Lorg/apache/paimon/table/sin /TablewriteImpl;这个方法找不到对应的实现类。

根据错误日志中的包名和类名,可以猜测是缺少了paimon-flink-1.18-0.6-20231108.003014-46.jar这个包。可以尝试添加该包到项目的依赖中,或者检查是否已经正确引入了相关的依赖。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587192

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
相关文章
|
7月前
|
JSON Java 数据格式
java调用服务报错400
java调用服务报错400
199 6
java调用服务报错400
|
7月前
|
JSON Java 数据格式
java调用服务报错415 Content type ‘application/octet-stream‘ not supported
java调用服务报错415 Content type ‘application/octet-stream‘ not supported
449 6
|
8月前
|
Java API 开发工具
【Azure Developer】Java代码实现获取Azure 资源的指标数据却报错 "invalid time interval input"
在使用 Java 调用虚拟机 API 获取指标数据时,因本地时区设置非 UTC,导致时间格式解析错误。解决方法是在代码中手动指定时区为 UTC,使用 `ZoneOffset.ofHours(0)` 并结合 `withOffsetSameInstant` 方法进行时区转换,从而避免因时区差异引发的时间格式问题。
371 4
|
Java 索引 分布式计算
|
7月前
|
JSON 网络协议 安全
【Java】(10)进程与线程的关系、Tread类;讲解基本线程安全、网络编程内容;JSON序列化与反序列化
几乎所有的操作系统都支持进程的概念,进程是处于运行过程中的程序,并且具有一定的独立功能,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位一般而言,进程包含如下三个特征。独立性动态性并发性。
368 1
|
7月前
|
JSON 网络协议 安全
【Java基础】(1)进程与线程的关系、Tread类;讲解基本线程安全、网络编程内容;JSON序列化与反序列化
几乎所有的操作系统都支持进程的概念,进程是处于运行过程中的程序,并且具有一定的独立功能,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位一般而言,进程包含如下三个特征。独立性动态性并发性。
348 1
|
8月前
|
数据采集 存储 弹性计算
高并发Java爬虫的瓶颈分析与动态线程优化方案
高并发Java爬虫的瓶颈分析与动态线程优化方案
Java 数据库 Spring
339 0
|
8月前
|
算法 Java
Java多线程编程:实现线程间数据共享机制
以上就是Java中几种主要处理多线程序列化资源以及协调各自独立运行但需相互配合以完成任务threads 的技术手段与策略。正确应用上述技术将大大增强你程序稳定性与效率同时也降低bug出现率因此深刻理解每项技术背后理论至关重要.
516 16

相关产品

  • 实时计算 Flink版