大佬们 我想问下我flinkcdc选择从binlog固定位置启动的话开启checkpoint会报错是

选择从binlog固定位置启动flinkcdc并开启checkpoint时，会报错。而使用StartupOptions.initial()则没有问题，但从savepoint恢复时会报错。

首先，关于从binlog固定位置启动并开启checkpoint报错的问题，可能的原因有以下几点：

1、Checkpoint目录权限问题：请确保您指定的Checkpoint目录具有正确的读写权限，以便Flink能够将检查点信息保存到该目录中。

2、Checkpoint配置错误：请检查您的Flink配置文件中是否正确配置了Checkpoint相关的参数，如checkpointing.mode、checkpoint.interval等。

3、Flink版本兼容性问题：不同版本的Flink可能对Checkpoint机制有不同的实现方式或Bug修复，如果您使用的是较旧的Flink版本，可以尝试升级到较新的版本以解决问题。

对于从savepoint恢复时报错的问题，可能的原因有以下几点：

1、Savepoint版本不兼容：如果您使用的Flink版本与创建savepoint时的Flink版本不兼容，可能会导致恢复时出现错误。请确保使用相同版本的Flink进行创建和恢复savepoint。

2、Savepoint路径错误：请确保在恢复时正确指定了savepoint的路径，并且该路径是有效的。

3、程序逻辑问题：如果您的程序逻辑在savepoint创建后有所更改，可能会导致恢复时出现错误。请确保在恢复时程序的逻辑与创建savepoint时相同。

楼主你好，报错信息可能更具体，可以提供一下吗？但是，从您的描述中，可以看出是从Checkpoint恢复时出现问题。可能是以下几个原因之一：

1. 在从Checkpoint恢复时，Flink尝试从给定的起始偏移量读取数据，但是读取的数据可能是在后续Checkpoint之后变化的，因此可能会出现数据不一致的问题，导致任务失败。相反，如果使用savepoint恢复，则可以恢复整个任务状态（包括Checkpoint的元数据），避免数据不一致的问题。

2. 如果Checkpoint恢复时存在无效或不兼容的状态，可能会导致任务失败。在这种情况下，建议先使用savepoint恢复，并检查任务状态是否正确。

3. 在从Checkpoint恢复时，可能会遇到网络延迟或其他问题，导致任务超时或失败。建议检查网络连接并增加任务超时时间。

如果您使用 Flink CDC 从 binlog 的固定位置启动，并在同一时间开启了 Checkpoint，会导致报错的原因可能是与 Flink 的状态管理机制有关。

在 Flink 中，Checkpoint 是用于实现容错性的重要机制，它会周期性地将作业状态保存到持久化存储中。当您在从保存点恢复时，Flink 会尝试恢复作业的状态并继续处理数据。但是，如果您选择从 binlog 的固定位置启动，并且同时开启了 Checkpoint，可能会引发冲突。

这是因为在从指定位置启动时，Flink CDC 会忽略之前的状态信息和 Checkpoint 数据。当启动 Checkpoint 时，Flink 会尝试加载先前的状态信息和 Checkpoint 数据，并将其应用于作业的执行中。由于这两个过程的目标不一致，会导致状态冲突和报错。

解决此问题的一种方法是，在从 binlog 固定位置启动时禁用 Checkpoint 或者将其延迟到之后的时间点再开启。

另外，请确保您在配置 Flink CDC 和 Checkpoint 时遵循了最佳实践，并根据具体需求进行调整。了解如何正确配置 Checkpoint、状态后端以及作业恢复策略对于确保数据一致性和可靠性非常重要。

这个错误是由于在尝试使用 StartupOptions.initial() 启动 Flink 作业时，CustomSource 类中的 init() 方法中出现了一个 IllegalAccessError 异常。这个异常的具体原因是在 init() 方法中访问了 EmbeddedEngine 类的实例，但是这个实例还没有被初始化。
为了解决这个问题，你可以尝试使用 StartupOptions.fromConfig() 方法来初始化 Flink 作业的参数，而不是使用 StartupOptions.initial() 方法。这个方法会读取 Flink 作业所在的环境变量和配置文件中的参数，并将它们转换成 StartupOptions 对象。这样做的好处是，你可以在配置文件中设置参数，而不需要在代码中显式地指定它们。
例如，你可以在 Flink 作业的配置文件中添加以下内容：

streaming.source.binsync-position.enabled=true
streaming.source.binsync-position.start-position=0
streaming.source.binsync-position.end-position=999999999

这些参数会告诉 Flink 作业在读取数据时使用 binlog-sync 模式，并从指定的位置开始读取数据。如果你使用 StartupOptions.fromConfig() 方法来初始化 Flink 作业的参数，你可以在代码中这样写：

StartupOptions options = StartupOptions.fromConfig();
options.setBinlogSyncPositionEnabled(true);
options.setBinlogSyncPositionStartPosition(0);
options.setBinlogSyncPositionEndPosition(999999999);

这样做会将配置文件中的参数传递给 Flink 作业，并启动作业时使用这些参数。这样做可以避免 IllegalAccessError 异常的出现，并确保 Flink 作业能够正常地启动和运行。

你在使用 Flink CDC 时选择了从 binlog 的固定位置启动，并开启了 Checkpoint，但出现了错误。错误信息表明在执行 commitOffset 方法时出现了 java.lang.IllegalAccessError 异常。

这种错误通常发生在访问受限的类或方法时。可能的原因如下：

类加载冲突：Flink CDC 使用了 Debezium 库来实现 CDC 功能。可能存在类加载冲突，即 Flink CDC 和你的项目中使用的其他库或依赖项中的类冲突。这可能导致访问受限的类时抛出 IllegalAccessError 异常。

版本不兼容：Flink CDC、Debezium 库以及其他相关库的版本可能不兼容，导致访问受限的类时出现异常。请确保使用的库版本与 Flink CDC 兼容，并且没有版本冲突。

解决此问题的一些步骤包括：

检查依赖项：确认你的项目中使用的所有库和依赖项与 Flink CDC 兼容，并且没有版本冲突。可以尝试升级或降级相关库的版本，以解决冲突问题。

排除冲突类：如果存在类加载冲突，可以尝试使用适当的类加载器隔离或排除冲突的类。这可以通过调整项目的类加载器设置或使用工具如 Maven 或 Gradle 的依赖项排除功能来实现。

查找相关问题：搜索相关错误信息和异常，特别是与 Flink CDC、Debezium 和 Checkpoint 相关的问题。查阅 Flink 和 Debezium 的文档、社区论坛和问题跟踪系统，了解是否有已知的问题或解决方案。

这是因为Flink CDC在从Binlog固定位置启动时，它会立即跳转到最新的Binlog位置，而不是逐步处理历史Binlog。然而，Checkpoint需要在处理历史Binlog的同时进行，以便在发生故障时能够恢复到正确的状态。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 使用StartupOptions.initial()：这是Flink CDC推荐的方法，它可以在处理历史Binlog的同时进行Checkpoint。这种方法可以确保在发生故障时能够正确地恢复状态。
   

2. 修改Checkpoint配置：你可以尝试修改Checkpoint的配置，以便在从Binlog固定位置启动时能够正常工作。具体来说，你可以尝试增加Checkpoint的间隔时间，或者减少Checkpoint的保存点数。
   

3. 使用新的Flink CDC版本：最近发布的Flink CDC版本已经修复了一些从Binlog固定位置启动时的Checkpoint问题。你可以尝试升级到这些版本，看看它们是否能够解决你的问题。

4. 使用Canal：如果你确实需要从Binlog固定位置启动并且不需要Checkpoint，那么你可以考虑使用Canal。Canal是一个开源的MySQL Binlog代理，它可以从Binlog固定位置启动并且不需要Checkpoint。

根据您提供的图片，您在使用Flink CDC选择从binlog固定位置启动时，开启checkpoint会报错。这个错误可能是由于您的Flink CDC任务已经存在了一些数据，而您在启动时选择了从binlog固定位置开始，导致checkpoint时出现了数据不一致的问题。
为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

使用StartupOptions.initial()启动Flink CDC任务：如果您的Flink CDC任务已经存在了一些数据，那么在启动时选择使用StartupOptions.initial()，可以让Flink CDC任务从已有的数据开始处理，避免出现数据不一致的问题。
使用StartupOptions.resumeFromSavepoint()启动Flink CDC任务：如果您的Flink CDC任务已经存在了一些数据，并且您想要从某个保存点恢复，那么可以使用StartupOptions.resumeFromSavepoint()，指定保存点的位置，让Flink CDC任务从保存点恢复。
调整Flink CDC的参数：您可以调整Flink CDC的参数，以优化数据同步速度。例如，您可以调整fetchInterval参数，以指定Flink CDC从源数据库中读取数据的频率。同时，您还可以调整batchSize参数，以指定Flink CDC写入目标数据库的数据批量大小。
需要注意的是，不同的情况可能需要不同的解决方案，因此需要根据具体情况进行调整和优化。同时，您可以使用Flink CDC提供的TableFunction接口，自定义一个TableFunction实现类，对读取到的数据进行特殊过滤，以避免出现表字段变少的情况。