楼主你好,看了你的报错提示,是你的Flink版本不一致造成的,你需要把使用的flink版本升级到最新版本再试一次,就可以搞定。
是的,在使用Apache Flink进行大数据处理过程中可能会出现各种异常和错误。从你给出的信息来看,你在执行SQL语句时遇到了一个问题,具体表现为以下堆栈跟踪日志:
org.apache.flink.runtime.rest.util.RestClientException: [org.apache.flink.runtime.rest.handler.job.JobSubmitHandlerException: Failed to deserialize JobGraph.
Caused by: java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of java.util.LinkedHashMap to field org.apache.flink.runtime.jobgraph.JobVertex.results of type java.util.ArrayList in instance of org.apache.flink.runtime.jobgraph.InputOutputFormatVertex]
at org.apache.flink.runtime.webmonitor.handlers.JobsWebHandler.handleJobList(JobsWebHandler.java:69)
...
这个错误的原因似乎是试图将类型为 java.util.LinkedHashMap
的对象赋值到字段 results
上,而预期的是 java.util.ArrayList
类型的对象。这种类型的转换失败可能导致 ClassCastException 异常。
如果你正在尝试将不同数据结构之间的映射关系应用于类实例,那么你需要考虑是否可以修改源代码来进行适当的调整。
这是一段关于Flink程序无法正常提交并引发异常的日志输出。主要问题是由于序列化数据时发生ClassCastException(类型转换异常),尝试将LinkedHashMap类型的对象赋值给JobGraph.Vertex字段失败。
以下是具体的步骤以及出现问题的地方:
RestClientException:这是由RestClientException抛出的一个异常,表示未能执行SQL语句。这可能是由于网络、认证或其他RESTful调用相关的问题引起的。
JobSubmitHandler.lambdaLoadJobGraph$2(JobSubmitHandler.java): 在lambda表达式内部发生了异常。
CompleteFutureAsyncSupply.run(CompletableFuture.java): 当异步任务完成时触发回调函数run()。
ScheduledThreadPoolExecutor.call(ScheduledThreadPoolExecutor.java): 使用线程池调度的任务开始执行。
ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java): 执行工作队列中的下一个Runnable任务。
Thread.run(Thread.java): 调度Thread的main()循环。
RestErrorHandler.error(RestErrorHandler.java): 发生错误后显示一条警告信息。
ClassCastException: 类型转换异常,试图将LinkedHashMap类型的对象赋值给JobGraph.Vertex的
results_of_type_java.util.ArrayList属性。
导致这种异常的具体原因是ObjectStreamClass.getFieldReflector().setObjFieldValues(ObjectStreamClass.java:2287),即Java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStr.java:2211)读取的数据不适用于当前的对象结构。
解决这类问题的一般思路是从源头追溯,查看哪一步操作引入了错误的对象类型,然后针对性地调整代码逻辑使其符合期望的行为模式。例如,在上述案例中,可以尝试替换 LinkedHashMap 为 ArrayList 或其他合适的容器类型,从而避免类型不匹配造成的CastExceprion。
这个错误是由于在Flink中尝试将一个JobVertex的结果序列化为一个LinkedHashMap,但是该结果的实际类型是一个Array。这个错误通常是由于在创建JobGraph时,某个Task的输出格式与预期的格式不匹配导致的。
要解决这个问题,您需要检查您的JobGraph中的Task,特别是它们的输出格式。您可以在JobGraph的定义中使用JobVertex.setOutputFormat(new SomeOutputFormat())来显式地设置Task的输出格式。或者,您可以检查您的数据流处理管道,确保所有组件都使用正确的输出格式。
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