实时计算 Flink版操作报错合集之如何通过savepoint恢复Flink CDC任务

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 CDC我使用cdc从oracle同步数据到doris,数据全部加载到内存后,报错怎么办?

Flink CDC里我使用cdc从oracle同步数据到doris,这边将数据全部加载到内存后,报错如下:2024-01-09 15:11:00,825 WARN org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task [] - Sink sink-doris.testdb.COMPINTRODUCTION (1/1)#0 (c91bf92bf11229d32044a8499c550254) switched from RUNNING to FAILED with failure cause: java.io.IOException: Could not perform checkpoint 1 for operator Sink sink-doris.testdb.COMPINTRODUCTION (1/1)#0.

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.triggerCheckpointOnBarrier(StreamTask.java:1274)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.CheckpointBarrierHandler.notifyCheckpoint(CheckpointBarrierHandler.java:147)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.SingleCheckpointBarrierHandler.triggerCheckpoint(SingleCheckpointBarrierHandler.java:287)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.SingleCheckpointBarrierHandler.access$100(SingleCheckpointBarrierHandler.java:64)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.SingleCheckpointBarrierHandler$ControllerImpl.triggerGlobalCheckpoint(SingleCheckpointBarrierHandler.java:493)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.AbstractAlignedBarrierHandlerState.triggerGlobalCheckpoint(AbstractAlignedBarrierHandlerState.java:74)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.AbstractAlignedBarrierHandlerState.barrierReceived(AbstractAlignedBarrierHandlerState.java:66)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.SingleCheckpointBarrierHandler.lambda$processBarrier$2(SingleCheckpointBarrierHandler.java:234)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.SingleCheckpointBarrierHandler.markCheckpointAlignedAndTransformState(SingleCheckpointBarrierHandler.java:262)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.SingleCheckpointBarrierHandler.processBarrier(SingleCheckpointBarrierHandler.java:231)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.CheckpointedInputGate.handleEvent(CheckpointedInputGate.java:181)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.CheckpointedInputGate.pollNext(CheckpointedInputGate.java:159)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.AbstractStreamTaskNetworkInput.emitNext(AbstractStreamTaskNetworkInput.java:110)

at org.apache.flink.streaming.runtime.io.StreamOneInputProcessor.processInput(StreamOneInputProcessor.java:65)

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.processInput(StreamTask.java:496)

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.mailbox.MailboxProcessor.runMailboxLoop(MailboxProcessor.java:203)

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.runMailboxLoop(StreamTask.java:809)

at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:761)

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.runWithSystemExitMonitoring(Task.java:958)

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.restoreAndInvoke(Task.java:937)

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.doRun(Task.java:766)

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:575)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Caused by: org.apache.doris.flink.exception.DorisRuntimeException: stream load error: cancelled: Cancelled, see more in null,要怎么解决?



参考答案:

这个错误是由于Flink CDC在执行checkpoint时出现了问题。你可以尝试以下方法来解决这个问题:

  1. 增加checkpoint的超时时间。在Flink配置文件中,找到taskmanager.network.memory.mintaskmanager.network.memory.max这两个参数,将它们设置为更大的值,例如:
taskmanager.network.memory.min: 64mb
taskmanager.network.memory.max: 256mb
  1. 增加checkpoint的频率。在Flink配置文件中,找到execution.checkpointing.interval参数,将其设置为一个较大的值,例如:
execution.checkpointing.interval: 5000ms
  1. 检查Doris集群的状态,确保它正常运行并且没有负载过高的情况。如果Doris集群出现问题,可能会导致Flink CDC无法正常执行checkpoint。
  2. 如果问题仍然存在,可以尝试重启Flink和Doris集群,以清除可能的临时问题。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590819



问题二:Flink CDC里flink source 运行一段时间 报这个错误 怎么解决?

Flink CDC里flink source 运行一段时间 报这个错误 The Source Context has been closed already 怎么解决?



参考答案:

这个错误提示表明Flink CDC的Source Context已经被关闭。要解决这个问题,你可以尝试以下步骤:

  1. 检查Flink CDC的配置:确保Flink CDC的配置正确,并且与Debezium引擎和数据库之间的连接设置一致。检查配置文件中的数据库连接信息、Debezium引擎配置等是否正确。
  2. 检查网络连接:确保Flink CDC和Debezium引擎之间的网络连接正常。检查防火墙设置、网络路由等是否允许通信。
  3. 重启Flink CDC:尝试重新启动Flink CDC,以确保所有组件都处于正确的状态。
  4. 检查Debezium引擎的状态:确保Debezium引擎正在运行并且没有遇到任何错误。你可以查看Debezium引擎的日志文件以获取更多信息。
  5. 检查数据库状态:确保数据库处于正常状态,并且没有任何错误或异常情况。检查数据库的日志文件以获取更多信息。

如果以上步骤都没有解决问题,你可能需要进一步调查和调试,以确定具体的原因并采取适当的措施来解决该问题。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590817



问题三:在使用Flink CDC时,除了指定savepoint路径外,恢复任务还需要提供哪些信息?

在使用Flink CDC时,除了指定savepoint路径外,恢复任务还需要提供哪些信息?当尝试通过手动保存的savepoint(路径为/data/bigdata/flksavepoint/savepoint-8bf7c8-d01d1e73c7c2)恢复Flink CDC从MySQL到StarRocks的任务时,在sql-client端提交作业时报错,请问如何解读这些错误信息?



参考答案:

现在只能先在 flink-conf 里设置 execution.savepoint.path 指定 savepoint 路径解决。在conf/flink-conf.yaml 后面加上 execution.savepoint.path: /flink-1.18.0/savepoint/savepoint-98578e-2e3d6f4f9f86 指定。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590816



问题四:Flink CDC里这个问题是什么?

Flink CDC里这个问题是什么?Caused by: com.github.shyiko.mysql.binlog.event.deserialization.EventDataDeserializationException: Failed to deserialize data of EventHeaderV4{timestamp=1704770282000, eventType=ROWS_QUERY, serverId=70181, headerLength=19, dataLength=1788, nextPosition=385937391, flags=128}这个bug在2.3.0版本修复了是么?



参考答案:

这个问题是由于Flink CDC在处理MySQL binlog事件时,遇到了反序列化错误。具体来说,是在尝试反序列化EventHeaderV4对象时出现了问题。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590815



问题五:Flink CDC里为什么通过maven打包之后一直报这个异常?

我是一个dotnet程序员,近期因为项目需要刚刚上手了java和FlinkCDC,我的代码写完了在idea中能够正常运行,但是不知道为什么通过maven打包之后一直报这个异常? Exception in thread "main" java.lang.reflect.InaccessibleObjectException: Unable to make field private static final long java.util.Properties.serialVersionUID accessible: module java.base does not "opens java.util" to unnamed module @6a396c1e

<plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
            <version>3.1.1</version>
            <executions>
                <!-- Run shade goal on package phase -->
                <execution>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>shade</goal>
                    </goals>
                    <configuration>
                        <artifactSet>
                            <excludes>
                                <exclude>org.apache.flink:force-shading</exclude>
                                <exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude>
</excludes>
                        </artifactSet>
                        <filters>
                            <filter>
                                <artifact>*:*</artifact>
                                <excludes>
                                    <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                    <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                    <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                </excludes>
                            </filter>
                        </filters>
                        <transformers combine.children="append">
                            <!-- TODO:这个防止多个connector的相同类名覆盖-->
                            <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
                            <!--指定 主类-->
                            <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                <mainClass>com.sjzy.FlinkCDC</mainClass>
                            </transformer>
                        </transformers>
                    </configuration>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>



参考答案:

ava -jar xxx.jar.看pom配置 应该依赖没打进去 或者指定一下classpath。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/590812

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
|
5月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
561 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 Apache
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
本文将深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型场景中的设计与实现,并结合 Flink CDC 详细介绍了整库同步的解决方案,助力构建更加高效、稳定的实时数据处理体系。
2215 0
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
|
8月前
|
数据采集 SQL canal
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享,聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践,包括数据采集平台化、稳定性建设,以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构,通过自优化服务解决小文件问题,提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合,打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。
467 1
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
|
8月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
Apache Flink CDC 3.4.0 版本正式发布!经过4个月的开发,此版本强化了对高频表结构变更的支持,新增 batch 执行模式和 Apache Iceberg Sink 连接器,可将数据库数据全增量实时写入 Iceberg 数据湖。51位贡献者完成了259次代码提交,优化了 MySQL、MongoDB 等连接器,并修复多个缺陷。未来 3.5 版本将聚焦脏数据处理、数据限流等能力及 AI 生态对接。欢迎下载体验并提出反馈!
1442 1
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
|
9月前
|
SQL API Apache
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
本次分享围绕 Dinky 的整库同步技术演进,从传统数据集成方案的痛点出发,探讨了 Flink CDC Yaml 作业的探索历程。内容分为三个部分:起源、探索、未来。在起源部分,分析了传统数据集成方案中全量与增量割裂、时效性低等问题,引出 Flink CDC 的优势;探索部分详细对比了 Dinky CDC Source 和 Flink CDC Pipeline 的架构与能力,深入讲解了 YAML 作业的细节,如模式演变、数据转换等;未来部分则展望了 Dinky 对 Flink CDC 的支持与优化方向,包括 Pipeline 转换功能、Transform 扩展及实时湖仓治理等。
1084 12
Dinky 和 Flink CDC 在实时整库同步的探索之路
|
7月前
|
消息中间件 SQL 关系型数据库
Flink CDC + Kafka 加速业务实时化
Flink CDC 是一种支持流批一体的分布式数据集成工具,通过 YAML 配置实现数据传输过程中的路由与转换操作。它已从单一数据源的 CDC 数据流发展为完整的数据同步解决方案,支持 MySQL、Kafka 等多种数据源和目标端(如 Delta Lake、Iceberg)。其核心功能包括多样化数据输入链路、Schema Evolution、Transform 和 Routing 模块,以及丰富的监控指标。相比传统 SQL 和 DataStream 作业,Flink CDC 提供更灵活的 Schema 变更控制和原始 binlog 同步能力。
|
10月前
|
Oracle 关系型数据库 Java
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
本文介绍通过Flink CDC实现Oracle数据实时同步至崖山数据库(YashanDB)的方法,支持全量与增量同步,并涵盖新增、修改和删除的DML操作。内容包括环境准备(如JDK、Flink版本等)、Oracle日志归档启用、用户权限配置、增量日志记录设置、元数据迁移、Flink安装与配置、生成Flink SQL文件、Streampark部署,以及创建和启动实时同步任务的具体步骤。适合需要跨数据库实时同步方案的技术人员参考。
【YashanDB知识库】Flink CDC实时同步Oracle数据到崖山
|
10月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
基于Flink CDC 开发,支持Web-UI的实时KingBase 连接器,三大模式无缝切换,效率翻倍!
TIS 是一款基于Web-UI的开源大数据集成工具,通过与人大金仓Kingbase的深度整合,提供高效、灵活的实时数据集成方案。它支持增量数据监听和实时写入,兼容MySQL、PostgreSQL和Oracle模式,无需编写复杂脚本,操作简单直观,特别适合非专业开发人员使用。TIS率先实现了Kingbase CDC连接器的整合,成为业界首个开箱即用的Kingbase CDC数据同步解决方案,助力企业数字化转型。
2224 5
基于Flink CDC 开发,支持Web-UI的实时KingBase 连接器,三大模式无缝切换,效率翻倍!
|
10月前
|
存储 SQL Java
Flink CDC + Hologres高性能数据同步优化实践
本文整理自阿里云高级技术专家胡一博老师在Flink Forward Asia 2024数据集成(二)专场的分享,主要内容包括:1. Hologres介绍:实时数据仓库,支持毫秒级写入和高QPS查询;2. 写入优化:通过改进缓冲队列、连接池和COPY模式提高吞吐量和降低延迟;3. 消费优化:优化离线场景和分区表的消费逻辑,提升性能和资源利用率;4. 未来展望:进一步简化用户操作,支持更多DDL操作及全增量消费。Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台,提供多项新功能并降低使用成本。
756 1
Flink CDC + Hologres高性能数据同步优化实践

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时计算 Flink版