刚接触flink 我试了下官方的DEMO 这个要怎么解决？

根据您描述的问题，使用Flink的SourceFunction可以正常监听到数据，但在升级到2.4版本后无法监听到数据，并且控制台未打印任何信息，同时出现SplitFetcher thread 0 received unexpected exception while polling the records错误。以下是针对该问题的详细分析和解决方案：

问题分析

1. 版本差异导致的行为变化
   Flink在不同版本中对Source API进行了多次优化和重构，尤其是从2.4版本开始，引入了新的Source架构（如SourceReader和SplitFetcher）。如果您的代码未适配新版本的API，可能会导致数据监听失败或异常。

2. SplitFetcher线程异常
   错误信息SplitFetcher thread 0 received unexpected exception while polling the records表明在SplitFetcher线程中发生了未捕获的异常。这通常与以下原因有关：

   • 数据源连接配置不正确。
   • 数据源的Schema或格式与代码中的解析逻辑不匹配。
   • 网络连通性问题导致无法从数据源拉取数据。

3. 日志未打印
   如果控制台未打印任何日志，可能是日志级别设置过高或日志输出被重定向。需要检查日志配置是否正确。

解决方案

1. 检查数据源配置

确保数据源的连接参数（如Kafka的Broker地址、Topic名称等）正确无误。如果使用的是Kafka Source，请确认以下内容： - Kafka集群是否正常运行。 - Topic是否存在且有数据写入。 - Flink作业是否能够访问Kafka集群（网络连通性）。

可以通过以下命令测试网络连通性：

telnet <kafka-broker-ip> <kafka-port>

如果网络不通，请参考文档排查跨VPC或公网访问的配置。

2. 升级适配新版本API

从Flink 2.4版本开始，推荐使用Source接口替代旧版的SourceFunction。以下是适配新版本的示例代码：

import org.apache.flink.api.connector.source.Source;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class NewSourceExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 使用新版本的Source API
        Source<String, ?, ?> source = KafkaSource.<String>builder()
                .setBootstrapServers("<kafka-broker>")
                .setTopics("<topic-name>")
                .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
                .build();

        env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source")
           .print();

        env.execute("New Source Example");
    }
}

请根据实际需求替换<kafka-broker>和<topic-name>。

3. 调整日志级别

如果控制台未打印日志，可能是因为日志级别设置过高。可以在Flink开发控制台中调整日志级别为DEBUG或INFO： 1. 登录实时计算控制台。 2. 在运维中心 > 作业运维页面，单击目标作业名称。 3. 在部署详情页签的运行参数配置区域，添加以下参数：

env.java.opts: '-Dlog.level=DEBUG'

4. 检查SplitFetcher异常

SplitFetcher线程异常通常与数据源的Schema或格式不匹配有关。建议检查以下内容： - 数据源的Schema是否与代码中的解析逻辑一致。 - 如果使用Kafka，确认消息的序列化格式（如JSON、Avro等）与反序列化器匹配。

例如，如果Kafka消息是JSON格式，需使用对应的反序列化器：

import org.apache.flink.formats.json.JsonDeserializationSchema;

KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
        .setBootstrapServers("<kafka-broker>")
        .setTopics("<topic-name>")
        .setValueOnlyDeserializer(new JsonDeserializationSchema<>(true, true, String.class))
        .build();

5. 增加超时时间

如果数据源响应较慢，可能导致SplitFetcher线程超时。可以在DDL的WITH参数中增加connect.timeout的值：

CREATE TABLE kafka_source (
    ...
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'properties.bootstrap.servers' = '<kafka-broker>',
    'topic' = '<topic-name>',
    'format' = 'json',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'connect.timeout' = '60s'
);

重要提醒

• 版本兼容性：确保使用的Connector版本与Flink引擎版本兼容。例如，Flink 2.4版本需要使用对应版本的Kafka Connector。
• 依赖冲突：检查作业JAR包中是否存在不必要的依赖（如Flink核心库），避免引发依赖冲突。
• 日志排查：如果问题仍未解决，建议查看TaskManager日志，定位具体的异常信息。

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决SplitFetcher线程异常以及数据监听失败的问题。如果仍有疑问，请提供更多上下文信息（如完整代码、日志内容等），以便进一步分析。