使用flinkSQL将数据写入hudi，而hudi的数据存储在s3上，提交程序运行报错是怎么回事？

阿里云Flink SQL将数据写入Hudi并存储在S3上时，提交程序运行报错可能有多种原因。以下是一些常见的原因：

1. S3访问权限问题：程序没有足够的S3访问权限，导致写入数据失败。需要检查程序所使用的S3访问密钥是否正确，以及是否有足够的访问权限。
2. Hudi配置问题：Hudi的配置文件可能存在问题，例如存储路径不正确、分区键不匹配等，导致写入数据失败。需要检查Hudi的配置文件是否正确。
3. 网络连接问题：程序连接S3的网络可能存在问题，例如网络不稳定、连接超时等，导致写入数据失败。需要检查网络连接是否正常。
4. Flink SQL版本问题：Flink SQL版本可能存在问题，需要升级到最新版本或者回退到稳定版本。
5. S3存储容量问题：S3存储容量可能不足，导致写入数据失败。需要检查S3存储容量是否充足。

出现这种情况可能是因为您的 FlinkSQL 程序连接的 S3 上的 Hudi 数据湖没有正确配置或连接异常，导致无法进行数据写入。

针对这种问题，您可以参考以下几个方面进行排查：

1.检查 S3 上 Hudi 数据湖的连接参数，包括 S3 存储桶、访问 ID 和密钥等是否正确，可通过 AWS CLI 进行验证。

2.检查 FlinkSQL 程序的配置参数是否正确，在写入 Hudi 数据湖的过程中，需要通过配置参数指定 S3 存储位置、用户名和密码等信息，确保能够正确连接和访问 S3 上的 Hudi 数据湖。

3.检查网络连接和权限，确保您的 FlinkSQL 程序能够正常连接和访问 S3 上的 Hudi 数据湖，并且具有相应的权限进行数据写入。

4.查看日志，详细查看程序报错信息，并根据具体错误进行排查和修改。

可能是以下几个原因导致的：

• 配置问题：检查您的flinkSQL和hudi的配置是否正确，并且确保您已经正确地配置了S3的访问密钥和密钥ID。

• 版本问题：确认您使用的Flink SQL和Hudi版本是否兼容。不同版本之间的语法和API可能有所不同，可能会导致运行时错误。

• 访问控制：检查是否正确设置了S3桶的访问控制，是否有足够的权限访问S3桶中的数据。

• 网络问题：如果您的程序位于本地，请确认您的网络是否正确，并且确保您可以访问S3服务。

• 代码问题：如果以上所有问题都排除了，请检查您的代码是否有逻辑错误，并且确保您使用的库是正确的版本。

在使用 Flink SQL 将数据写入 Hudi 时，如果 Hudi 的数据存储在 S3 上，可能会出现以下几种报错情况：

S3 访问权限不足：如果没有正确配置 S3 的访问权限，可能会导致程序无法正常访问 S3 上的数据。可以通过检查 S3 访问密钥和访问权限等配置来解决这个问题。

S3 存储桶名称错误：如果指定的 S3 存储桶名称错误，可能会导致程序无法正常访问 S3 上的数据。可以通过检查存储桶名称和区域等配置来解决这个问题。

Hudi 配置错误：如果 Hudi 的配置错误，可能会导致程序无法正常访问 S3 上的数据。可以检查 Hudi 的配置文件，确保配置正确。

网络连接问题：如果网络连接不稳定或者带宽不足，可能会导致程序无法正常访问 S3 上的数据。可以检查网络连接和带宽等问题，确保网络稳定。

针对这些问题，可以通过以下方法来解决：

检查 S3 访问密钥和访问权限等配置，确保访问权限足够。

检查存储桶名称和区域等配置，确保配置正确。

检查 Hudi 的配置文件，确保配置正确。

检查网络连接和带宽等问题，确保网络稳定。

如果以上方法都无法解决问题，可以查看程序报错信息，确定具体的错误原因，进一步调试和解决问题。

使用 Flink SQL 将数据写入 Hudi 并存储在 S3 上，需要配置一些相关参数。

首先，需要使用 Hudi 提供的 S3 存储插件 hoodie.s3a.consistency.enabled，来保证 S3 存储的一致性。其次，需要设置 AWS 的访问密钥和权限等认证信息，以便 Flink SQL 能够成功连接到 S3 并进行数据写入。

具体配置方式可以参考 Hudi 官方文档[1]中的示例。在 Flink SQL 程序中，可以使用类似以下的语句来将数据写入到 Hudi：

sql

INSERT INTO hudi_sink_table (id, name, age, ts) FORMAT 'org.apache.hudi.flink.format.HoodieParquetWriteFormat' OPTIONS ( 'path'='$S3_BASE_PATH/hoodie_test', 'hoodie.table.name'='hoodie_test', 'hoodie.datasource.write.recordkey.field'='id', 'hoodie.datasource.write.partitionpath.field'='ts', 'hoodie.datasource.write.table.name'='hoodie_test', 'hoodie.datasource.write.keygenerator.class'='org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator', 'hoodie.datasource.write.payload.class'='org.apache.hudi.example.data.SimpleAvroPayload', 'hoodie.insert.shuffle.parallelism'='2', 'hoodie.upsert.shuffle.parallelism'='2', 'hoodie.delete.shuffle.parallelism'='2', 'hoodie.cleaner.commits.retained'='2', 'hoodie.cleaner.policy'='KEEP_LATEST_FILE_VERSIONS', 'hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism'='2', 'hoodie.s3a.consistency.enabled'='false', 'hoodie.datasource.write.keygen.class'='org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator', 'hoodie.datasource.write.partitionpath.field'='ts', 'path'='$S3_BASE_PATH/hoodie_test') SELECT id, name, age, CURRENT_TIMESTAMP() FROM source_table

其中，OPTIONS 中的参数设置需要根据实际的 S3 存储配置进行调整。需要注意的是，由于 S3 存储通常在网络和权限等方面存在一些限制和问题，因此在配置和使用上需要格外注意。

提交 FlinkSQL 程序到 Flink 集群时，需要在提交命令中指定运行时环境（如：YARN、Kubernetes 等）以及相关配置信息，包括 S3 存储的配置信息。可能是因为提交时缺少相关的 S3 配置信息，导致程序运行报错。

解决方法：

1. 确认 S3 配置是否正确：可以检查程序中所使用的 S3 存储桶名称、密钥等配置信息是否正确，同时确认是否已经在程序中正确配置了 AWS SDK 等相关依赖库。

2. 在提交 FlinkSQL 程序时，需要在命令中指定相关 S3 存储的配置信息。例如，使用以下命令提交程序到 YARN 集群：

flink run -m yarn-cluster -ynm <job-name> -yqu <queue-name> -yt <job-type> -c <main-class> <jar-file> -s3.accesskey <access-key> -s3.secretkey <secret-key> -s3.endpoint <endpoint> -s3.bucket <bucket-name>

其中，-s3.accesskey、-s3.secretkey、-s3.endpoint 和 -s3.bucket 分别表示 S3 存储的访问密钥、密钥、终端节点以及存储桶名称等配置信息。

1. 确认 Flink 版本是否支持 S3 存储：Flink 的不同版本对 S3 存储的支持程度各不相同，可以查看 Flink 官网相关文档，确认所使用的 Flink 版本是否支持 S3 存储。 综上所述，提交 FlinkSQL 程序到 Flink 集群时，需要在命令中正确配置相关的 S3 存储信息，同时确认 Flink 版本是否支持 S3 存储。

根据您提供的截图，看起来是在使用 Flink 写入数据到 Hudi 时，遇到了 S3 存储相关的错误。

可能的原因是，程序缺少 S3 相关的配置或者权限。您可以检查以下配置和权限是否正确：

检查程序中是否正确配置了 S3 存储相关的配置项，例如 access key 和 secret key，region 等等。 确认程序运行的用户账号是否拥有 S3 存储的读写权限。 确认 S3 存储中是否存在对应的 Bucket，并且 Bucket 的访问权限设置正确。 如果以上都确认无误，可以尝试检查网络是否畅通，或者检查 S3 存储本身是否正常运行。如果问题依然存在，建议提供更多的上下文信息和日志，以便更好地排查问题。

这个问题可能有多种原因，以下是一些常见的排查步骤：

确认 Flink 和 Hudi 配置是否正确：检查 Flink 和 Hudi 的配置文件是否正确。例如，确认 Hudi 配置中指定了正确的 S3 存储桶地址和访问密钥等信息。

确认 S3 存储桶权限是否正确：检查 S3 存储桶是否设置了正确的权限和访问控制列表（ACL）。例如，确认 Flink 运行所使用的 IAM 用户或角色具有访问 S3 存储桶的权限。

检查网络连接是否正常：检查 Flink 运行环境和 S3 存储桶之间的网络连接是否正常。例如，可以尝试使用 AWS CLI 工具或其他 S3 客户端工具来验证连接是否正常。

确认 Hudi 依赖包是否正确添加：确认在 Flink SQL 任务中添加了正确的 Hudi 依赖包，并且 Hudi 版本与 Flink 版本兼容。

确认数据格式是否符合要求：确认输入数据格式是否符合 Hudi 要求。例如，确认输入数据中必须包含 _hoodie_commit_time 和 _hoodie_record_key 字段等信息。

如果以上排查步骤都没有解决问题，建议查看程序运行时的日志，以获取更详细的错误信息和调试信息。

S3 访问权限问题：您需要确保 Flink TaskManager 的执行环境中添加了 S3 访问密钥信息，并且该密钥对拥有写入 S3 的权限。您可以在 AWS 的控制台中进行密钥管理和授权，确保 Flink 可以正确访问 S3。