问题一：Flink JIRA 这个怎么样才能注册成功？
Flink JIRA 这个怎么样才能注册成功？
参考答案：
注册的时候说提问题，不要说看问题。
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https://developer.aliyun.com/ask/657822
问题二：Flink interval join完成两个表关联时，没打印出来数据，这是什么原因？
Flink interval join完成两个表关联时，没打印出来数据，出现“javax.management.InstanceAlreadyExistsException: kafka.consumer:type=app-info,id=dwd_trade_order_pay_suc_detail-0”这个问题，这是什么原因？
参考答案：
首先，javax.management.InstanceAlreadyExistsException 异常通常与JMX（Java Management Extensions）相关，它用于管理和监控Java应用程序。在Flink的上下文中，这个异常可能与Flink内部使用的Kafka消费者客户端有关，尤其是在涉及到Kafka的JMX监控时。
然而，这个异常通常不会直接导致Flink的interval join操作不打印任何数据。更有可能的是，这两个问题是独立的。
对于interval join不打印数据的问题，可能有以下几个原因：
1.数据不匹配：在interval join中，两个流中的事件可能没有在指定的时间间隔内匹配到。确保你的时间戳字段和interval设置是正确的。
2.状态超时：如果Flink作业的状态保留时间（state.ttl.config）设置得太短，那么可能在数据能够匹配之前，相关的状态就被清除了。
3.网络或数据延迟：如果你的Flink作业正在处理来自Kafka或其他外部系统的数据，那么可能存在网络延迟或数据延迟，导致数据没有按时到达。
4.并行度问题：如果你的Flink作业的并行度设置不当，可能会导致数据在不同的并行子任务之间分布不均匀，或者在某些子任务中没有数据。
5.资源不足：Flink作业可能因为资源不足（如内存、CPU等）而无法正常处理数据。
对于InstanceAlreadyExistsException异常，这可能是由以下原因引起的：
1.JMX冲突：如果你在同一JVM中运行了多个Kafka消费者实例，并且它们都试图注册相同的JMX MBean，那么可能会出现这个异常。这通常发生在Flink作业中，如果你为每个Kafka源都启用了JMX监控，并且没有为每个源指定唯一的JMX名称。
2.Kafka客户端版本冲突：如果你的Flink作业中包含了多个版本的Kafka客户端库，那么可能会出现版本冲突，导致JMX注册失败。
3.Kafka配置问题：Kafka的配置可能存在问题，导致JMX注册失败。例如，某些Kafka版本可能需要特定的JVM参数来启用JMX监控。
为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：
1.检查interval join的逻辑：确保你的interval join逻辑是正确的，并且两个流中的事件确实能够在指定的时间间隔内匹配到。
2.增加状态保留时间：如果可能的话，尝试增加Flink作业的状态保留时间。
3.检查网络和数据延迟：确保你的网络是稳定的，并且数据能够按时到达Flink作业。
4.调整并行度：尝试调整Flink作业的并行度，以确保数据在不同的并行子任务之间分布均匀。
5.检查资源使用情况：确保Flink作业有足够的资源来正常处理数据。
6.禁用JMX监控或调整JMX配置：如果可能的话，尝试禁用Kafka的JMX监控，或者为每个Kafka源指定唯一的JMX名称。你也可以检查Kafka的配置文件，以确保没有与JMX相关的配置问题。
7.更新或统一Kafka客户端库：如果可能的话，尝试更新或统一你的Flink作业中使用的Kafka客户端库版本。
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问题三：Flink hive-site.xml里面配置了想问下还需要什么其他配置吗？
Flink hive-site.xml里面配置了【hive.metastore.uris】、【hive.metastore.sasl.enabled】和【hive.metastore.kerberos.principal】，想问下还需要什么其他配置吗？
参考答案：
这些参数的具体值可以根据实际需求进行修改和配置，以满足您的Hive和Spark环境的要求。
hive.metastore.uris：Hive元数据存储的URI。 hive.metastore.client.socket.timeout：Hive元数据客户端套接字超时时间。 hive.metastore.warehouse.dir：Hive数据仓库目录。 hive.warehouse.subdir.inherit.perms：子目录是否继承权限。 hive.auto.convert.join：自动转换连接类型的Join操作。 hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size：自动转换连接类型的Join操作时条件不满足的最大数据量。 hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge：是否优化Bucket Map Join的Sorted Merge。 hive.smbjoin.cache.rows：SMB Join操作缓存的行数。 hive.server2.logging.operation.enabled：是否启用Hive Server2日志记录操作。 hive.server2.logging.operation.log.location：Hive Server2操作日志的存储位置。 mapred.reduce.tasks：MapReduce作业的Reduce任务数。 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer：每个Reduce任务的数据量。 hive.exec.copyfile.maxsize：最大允许复制文件的大小。 hive.exec.reducers.max：同时运行的最大Reduce任务数。 hive.vectorized.groupby.checkinterval：Vectorized Group By操作的检查间隔。 hive.vectorized.groupby.flush.percent：Vectorized Group By操作的Flush比例。 hive.compute.query.using.stats：是否使用统计信息来优化查询计划。 hive.vectorized.execution.enabled：是否启用向量化执行引擎。 hive.vectorized.execution.reduce.enabled：是否在Reduce阶段启用向量化执行。 hive.vectorized.use.vectorized.input.format：是否使用向量化输入格式。 hive.vectorized.use.checked.expressions：是否使用检查表达式的向量化执行。 hive.vectorized.use.vector.serde.deserialize：是否使用向量化序列化和反序列化。 hive.vectorized.adaptor.usage.mode：向量化适配器的使用模式。 hive.vectorized.input.format.excludes：排除的向量化输入格式列表。 hive.merge.mapfiles：是否合并Map输出的小文件。 hive.merge.mapredfiles：是否合并MapReduce输出的小文件。 hive.cbo.enable：是否启用CBO优化。 hive.fetch.task.conversion：Fetch任务转换级别。 hive.fetch.task.conversion.threshold：触发Fetch任务转换的数据量阈值。 hive.limit.pushdown.memory.usage：Limit操作的内存使用百分比。 hive.merge.sparkfiles：是否合并Spark任务输出的小文件。 hive.merge.smallfiles.avgsize：合并小文件时的平均大小。 hive.merge.size.per.task：每个任务合并的数据量。 hive.optimize.reducededuplication：是否启用重复消除优化。 hive.optimize.reducededuplication.min.reducer：最小Reduce任务数以启用重复消除优化。 hive.map.aggr：是否启用Map端聚合。 hive.map.aggr.hash.percentmemory：Map端聚合的哈希表内存比例。 hive.optimize.sort.dynamic.partition：是否优化动态分区排序。 hive.execution.engine：Hive执行引擎类型。 spark.executor.memory：Spark Executor的内存大小。 spark.driver.memory：Spark Driver的内存大小。 spark.executor.cores：每个Spark Executor的核心数。 spark.yarn.driver.memoryOverhead：Spark Driver的内存Overhead。 spark.yarn.executor.memoryOverhead：Spark Executor的内存Overhead。 spark.dynamicAllocation.enabled：是否启用动态资源分配。 spark.dynamicAllocation.initialExecutors：动态资源分配的初始Executor数量。 spark.dynamicAllocation.minExecutors：动态资源分配的最小Executor数量。 spark.dynamicAllocation.maxExecutors：动态资源分配的最大Executor数量。 hive.metastore.execute.setugi：是否在Hive元数据存储中执行setugi操作。 hive.support.concurrency：是否支持并发操作。 hive.zookeeper.quorum：ZooKeeper服务器列表。 hive.zookeeper.client.port：ZooKeeper客户端端口号。 hive.zookeeper.namespace：Hive使用的ZooKeeper命名空间。 hive.cluster.delegation.token.store.class：集群委派令牌存储类。 hive.server2.enable.doAs：是否启用Hive Server2用户代理模式。 hive.metastore.sasl.enabled：是否启用Hive元数据存储的SASL认证。 hive.server2.authentication：Hive Server2的认证方式。 hive.metastore.kerberos.principal：Hive元数据存储的Kerberos主体名称。 hive.server2.authentication.kerberos.principal：Hive Server2的Kerberos主体名称。 spark.shuffle.service.enabled：是否启用Spark Shuffle服务。 hive.strict.checks.orderby.no.limit：是否在没有Limit操作的OrderBy语句中执行严格检查。 hive.strict.checks.no.partition.filter：是否在没有分区过滤条件的查询中执行严格检查。 hive.strict.checks.type.safety：是否执行严格的类型安全性检查。 hive.strict.checks.cartesian.product：是否执行严格的笛卡尔积检查。 hive.strict.checks.bucketing：是否执行严格的桶排序检查。
——参考链接。
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问题四：Flink ci cd能力什么时候计划呀？
Flink ci cd能力什么时候计划呀？
参考答案：
抱歉这部分由于目前资源和一些前置依赖可能要稍微延期了，插件预计会6月左右发布的
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问题五：flink checkpoint 频繁重启 ，能否 失败直接跳过？
flink checkpoint 频繁重启 ，能否 失败直接跳过？
参考答案：
可以进行优化，你先试试
设置Checkpoint超时时间：可以通过env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(long time)设置Checkpoint的超时时间，如果Checkpoint在设定的时间内没有完成，就会被认为是失败的。如果默认的超时时间太短，可以适当增加这个值，以避免因超时而失败的问题。
配置重启策略：可以在Flink的配置文件flink-conf.yaml中设置重启策略，或者在应用程序代码中动态指定重启策略。例如，可以使用固定间隔（fixed-delay）重启策略，并设置尝试重启的次数和重启间隔时间。如果Checkpoint失败，Flink会根据配置的重启策略进行重启。
使用Savepoint进行恢复：如果Checkpoint失败，可以使用Savepoint进行恢复。Savepoint是手动触发的，可以作为Checkpoint的补充，用于在作业升级或重启时保持数据的一致性
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