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就是我在使用flink 将数据写入kafka 的时候出现错误,这个问题咋解决呀?

就是我在使用flink 将数据写入kafka 的时候出现
Failed to send data to Kafka: Expiring 10 record(s) for data-CalcFlush-7:120000 ms has passed since batch creation
org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 10 record(s) for data-CalcFlush1234-7:120000 ms has passed since batch creation
这个问题咋解决呀?

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三分钟热度的鱼 2023-10-25 16:40:45 640 0
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  • 可以参考文章:

    https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/118499398

    【Flink】Flink 写入 kafka 报错 Failed to send data to Kafka: Expiring 4 record(s) for 20001 ms has passed

    2024-05-28 17:38:08
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  • 这个问题可能是由于Flink的Kafka生产者在等待Kafka服务器响应时超时所引起的。下面是一些可能的解决方案:

    1. 增加Kafka服务器的吞吐量:如果你的Kafka服务器的吞吐量不足,可能会导致Flink的生产者等待响应的时间过长。你可以尝试增加Kafka服务器的吞吐量,例如增加Kafka服务器的CPU和内存资源。
    2. 调整Flink的生产者的缓冲区大小:Flink的生产者默认会将消息放入缓冲区,等待Kafka服务器的响应。如果你的缓冲区过大,可能会导致Flink的生产者等待响应的时间过长。你可以尝试调整Flink的生产者的缓冲区大小,使其更适合你的Kafka服务器。
    3. 调整Flink的生产者的批次大小:Flink的生产者默认会将消息分批发送到Kafka服务器。如果你的批次大小过大,可能会导致Flink的生产者等待响应的时间过长。你可以尝试调整Flink的生产者的批次大小,使其更适合你的Kafka服务器。
    4. 调整Flink的生产者的超时时间:Flink的生产者默认会等待Kafka服务器响应的最大时间为10秒。如果你觉得这个时间过短,你可以尝试调整Flink的生产者的超时时间,使其更适合你的Kafka服务器。
    2023-10-26 11:03:36
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  • 这个错误意味着你的Flink作业在尝试将数据写入Kafka时遇到了超时错误。这可能是由于以下几种情况造成的:

    1. Kafka服务器网络故障或过载:当Kafka服务器的网络连接不稳定或者负载过高时,Flink作业可能无法及时将数据发送到Kafka。
    2. Flink作业的写入频率过高:如果Flink作业的写入频率过高,超过了Kafka服务器的处理能力,也可能会导致数据写入失败。
    3. Flink作业的延迟阈值设置过低:Flink默认的延迟阈值为1分钟,如果您的数据写入场景比较特殊,需要较短的延迟,可以适当提高这个阈值。

    针对以上可能的原因,你可以采取以下措施进行排查和优化:

    1. 检查Kafka服务器的状态,确保网络正常,没有过多的负载。
    2. 对于写入频率较高的场景,可以考虑采用分批的方式写入,降低单次写入的负载。
    3. 如果发现延迟阈值设置过低,可以适当提高这个阈值。
    2023-10-26 09:34:14
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  • 这个错误信息表明,Flink无法在指定的时间内将数据发送到Kafka,可能是因为网络延迟、Kafka服务器响应慢或者Flink的任务管理器压力过大等原因。

    以下是一些可能的解决方案:

    1. 增加发送数据的超时时间:你可以尝试增加Flink发送数据给Kafka的超时时间。在Flink的配置文件中,你可以设置stream.timeout参数来控制这个超时时间。

    2. 优化网络环境:如果你的网络环境不稳定,可能会导致数据发送失败。你可以尝试优化你的网络环境,例如使用更稳定的网络连接,或者增加网络带宽。

    3. 增加Flink的任务管理器的资源:如果你的任务管理器的压力过大,可能会导致数据发送失败。你可以尝试增加Flink的任务管理器的资源,例如增加CPU和内存。

    4. 优化Kafka服务器:如果你的Kafka服务器的压力过大,也可能会导致数据发送失败。你可以尝试优化你的Kafka服务器,例如增加Kafka服务器的资源,或者优化Kafka的服务配置。

    5. 使用Flink的内置连接器:Flink提供了内置的Kafka连接器,相比于使用第三方的连接器,它可能会有更好的性能和稳定性。

    2023-10-26 09:10:09
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  • 北京阿里云ACE会长

    批次中的记录在创建后120000毫秒(120秒)内没有发送完成,因此Kafka认为这些记录已经过期,并抛出了超时异常。
    要解决这个问题,您可以尝试以下方法:

    1. 调整Flink的批处理大小。增加批处理大小可以减少发送到Kafka的次数,从而降低超时的可能性。但请注意,这可能会增加内存使用和处理时间。
    2. 调整Kafka的参数。您可以在Flink的配置文件中设置flink.kafka.producer.timeout.ms参数,以更改Kafka生产者超时时间。例如,将其设置为30000毫秒(30秒):

    flink.kafka.producer.timeout.ms=30000
    CopyCopy

    1. 检查Flink任务的其他配置,如flink.batch.size,flink.max.batch.delay等,确保它们设置得当。
    2. 如果可能,请升级您的Flink和Kafka版本,以确保它们之间的兼容性。
    3. 如果以上方法都无法解决问题,您可以尝试在Flink任务中添加延迟,以便在发送数据到Kafka时有一定的缓冲时间。这可以通过在Flink的数据流中添加delay或timeout操作来实现。例如:

    DataStream source = ...;
    source
    .keyBy(x -> x)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
    .apply(new WindowFunction() {
    @Override
    public void apply(String key, TimeWindow window, Iterable input, Collector out) {
    // 发送数据到Kafka
    out.collect("key:" + key);
    }
    });

    2023-10-26 08:05:34
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  • 这个问题是由于Flink在将数据写入Kafka时,批量发送的数据超过了设定的超时时间(120秒),导致部分数据未能成功发送。为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:

    1、增加Kafka的超时时间。在Flink的配置文件中,找到flink-conf.yaml文件,设置taskmanager.network.memory.mintaskmanager.network.memory.max参数,增加网络缓冲区的大小。例如,将它们设置为64MB和256MB:

    taskmanager.network.memory.min: 64mb
    taskmanager.network.memory.max: 256mb
    

    然后重启Flink集群。

    2、调整Flink的批处理大小。在Flink的配置文件中,找到flink-conf.yaml文件,设置execution.batch.size参数,减小批处理的大小。例如,将其设置为1000:

    execution.batch.size: 1000
    

    然后重启Flink集群。

    3、如果问题仍然存在,可以考虑使用Flink的异步发送模式。在Flink的配置文件中,找到flink-conf.yaml文件,设置sink.flush.max-rows参数,增大异步发送的最大行数。例如,将其设置为10000:

    sink.flush.max-rows: 10000
    

    然后重启Flink集群。

    2023-10-25 23:20:49
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  • CONNECTIONS_MAX_IDLE_MS_CONFIG 默认是9min,调小就可以了。此回答整理自钉群“【②群】Apache Flink China社区”

    2023-10-25 17:02:14
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