实时计算 Flink版操作报错合集之运行mysql to doris pipeline时报错,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 CDC里有一张表,从EARLIEST_OFFSET启动就报这个错是为什么?

Flink CDC里有一张表,从EARLIEST_OFFSET启动就报这个错,但是从最新位置消费就可以,这个是binlog文件的问题么?



参考答案:

你这个应该是做过schema变更, 字段数不一致了。 期间加了字段吧。只能指定initial或者更改之后的点位消费,initial模式到了schema更改这个时间也会出错。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/592347



问题二:flink cdc 3.0运行mysql to doris pipeline报这个是什么原因?

flink cdc 3.0运行mysql to doris pipeline报这个是什么原因?



参考答案:

flink-cdc.yaml 不是写任务参数的,是保存全局配置的。可以保持原来的内容,任务写到另外的文件里。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/592340



问题三:Flink CDC里请问upsert-kafka增加参数报错是为什么?

Flink CDC里请问upsert-kafka增加参数: 'sink.buffer-flush.interval' = '5', 'sink.buffer-flush.max-rows' = '100'后报错是什么原因?



参考答案:

根据您提供的错误信息和截图,问题可能出在以下几个方面:

  1. 参数设置错误:请检查您的Flink CDC配置中的'sink.buffer-flush.interval'和'sink.buffer-flush.max-rows'参数是否正确设置。这两个参数分别表示缓冲区刷新的时间间隔和最大行数。请确保它们的值是合法的整数。
  2. 依赖版本不兼容:请检查您的Flink CDC连接器(如Debezium)和Kafka的版本是否兼容。如果不兼容,可能会导致配置错误或运行时错误。您可以查阅相关文档或社区讨论,了解不同版本之间的兼容性情况。
  3. 日志输出:查看Flink CDC的日志输出,以获取更详细的错误信息。日志中可能会包含有关错误的详细信息,帮助您定位问题所在。
  4. 网络连接问题:如果您的网络连接不稳定或存在防火墙限制,可能导致与Kafka的连接出现问题。请检查您的网络环境,确保Flink CDC能够正常连接到Kafka。
  5. 资源限制:如果Flink集群的资源不足,可能导致任务无法正常运行。请检查您的Flink集群资源使用情况,如有需要,可以调整资源配置以满足需求。

建议您根据以上建议逐一排查问题,找到具体原因并进行修复。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/592317



问题四:FlinkCDC+Oracle19C 遇到Caused 怎么解决?

FlinkCDC+Oracle19C 遇到Caused by: io.debezium.DebeziumException: The db history topic or its content is fully or partially missing. Please check database history topic configuration and re-execute the snapshot.

怎么解决?



参考答案:

这个问题表明Debezium在尝试读取数据库变更历史(db history)时遇到了问题,可能是由于数据库历史主题(topic)不存在,或者部分内容缺失。在Flink CDC结合Oracle 19C的环境中,Debezium作为CDC工具,会将数据库的schema更改和初始快照信息保存在一个专门的Kafka topic中,这个topic被称为数据库历史topic。

要解决此问题,请按照以下步骤操作:

  1. 确认配置:
  • 检查Debezium Oracle Connector的配置,确保database.history.kafka.topic参数设置正确,指向了你期望的数据库历史topic。
  • 确认Kafka集群和相关配置(bootstrap.servers, security.protocol等)无误。
  1. 检查topic是否存在:
  • 使用kafka-topics.sh命令或者其他Kafka客户端工具检查指定的历史topic是否已经创建并且可用。
  1. 重新执行快照:
  • 如果topic存在但是内容缺失,可能是因为之前的快照执行过程出现问题或被误删。在这种情况下,可以考虑删除当前的数据库历史topic(注意这会丢失之前所有的schema更改历史)并重启Debezium connector,它会重新执行一次全量快照。
  1. 检查Kafka权限:
  • 确保运行Debezium connector的用户有足够的权限去读写数据库历史topic。

示例配置:

connector.class=io.debezium.connector.oracle.OracleConnector
database.server.name=myserver
database.hostname=<your_oracle_host>
database.port=<your_oracle_port>
database.user=<your_username>
database.password=<your_password>
database.dbname=<your_database_name>
database.history.kafka.bootstrap.servers=<your_kafka_bootstrap_servers>
database.history.kafka.topic=<your_db_history_topic>

执行重启命令(假设你使用的是Flink CDC的Table API):

# 停止Flink作业
flink stop <job_id>
# 清理或重建数据库历史topic
kafka-topics.sh --zookeeper <zk_connect_string> --delete --topic <your_db_history_topic>
# 或者如果topic不存在,创建它
kafka-topics.sh --bootstrap-server <kafka_bootstrap_server> --create --topic <your_db_history_topic> --partitions <num_partitions> --replication-factor <replication_factor>
# 重新启动Flink作业,将会触发新的快照
flink run <your_flink_job_jar> ...



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/592400



问题五:Flink CDC里flink1.18同步mysql-starrocks pipeline什么问题?

Flink CDC里flink1.18同步mysql-starrocks pipeline这是什么问题?



参考答案:

应该是session创建时的flink版本和提交时不一致。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/592398

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
目录
打赏
0
2
2
0
1159
分享
相关文章
SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动
通过详细的步骤和示例代码,您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC,并实时追踪 MySQL 数据库的变动。
137 43
如何排查和解决PHP连接数据库MYSQL失败写锁的问题
通过本文的介绍,您可以系统地了解如何排查和解决PHP连接MySQL数据库失败及写锁问题。通过检查配置、确保服务启动、调整防火墙设置和用户权限,以及识别和解决长时间运行的事务和死锁问题,可以有效地保障应用的稳定运行。
57 25
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1774 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
206 0
Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
216 56
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
Flink CDC MySQL同步MySQL错误记录
在使用Flink CDC同步MySQL数据时,常见的错误包括连接错误、权限错误、表结构变化、数据类型不匹配、主键冲突和
193 17
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
116 1
mysql 8.0 日期维度表生成(可运行)
mysql 8.0 日期维度表生成(可运行)
90 2

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • AI助理

    你好,我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等