Flink CDC依赖就用了这些，报错这个？

根据您提供的报错信息和知识库资料，以下是针对Flink CDC依赖冲突问题的详细分析与解决方案：

1. 报错原因分析

Flink CDC依赖冲突通常由以下几种情况引起： - 依赖版本不一致：作业JAR包中可能引入了不同版本的Flink、Hadoop或log4j相关依赖，导致类加载冲突。 - Connector依赖未正确打包：Flink CDC Connector所需的依赖未被打入JAR包中，或者被打入了不必要的依赖（如基本配置、Flink核心依赖等）。 - 类加载顺序问题：某些类（如org.codehaus.janino.CompilerFactory）在不同机器上的加载顺序不一致，可能导致类冲突。

2. 排查方法

为了准确定位问题，请按照以下步骤进行排查： 1. 检查pom.xml文件
查看作业的pom.xml文件，确认是否存在不必要的依赖。例如，Flink核心依赖（如flink-streaming-java、flink-scala等）应设置为provided作用域，避免被打入JAR包中。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

1. 查看JAR包内容
   使用以下命令检查作业JAR包中是否包含引发冲突的类或配置：

   jar tf foo.jar
   

   如果发现重复的类（如log4j相关类），需要通过exclusions排除这些依赖。

2. 分析依赖树
   使用Maven命令查看依赖关系，判断是否存在冲突的依赖：

   mvn dependency:tree
   

   如果发现冲突，可以通过exclusions移除不必要的依赖。

3. 检查日志
   开启Debug日志，确认是否存在RPC调用异常或其他依赖冲突相关的错误信息。例如：

   • InvocationTargetException
   • NoResourceAvailableException

3. 解决方案

根据排查结果，采取以下措施解决依赖冲突问题：

3.1 去除不必要的依赖

• log4j冲突
  如果作业JAR包中引入了log4j相关配置，可以通过exclusions去除冲突的依赖。例如：

  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
  </dependency>
  

  如果必须使用不同版本的log4j，可以使用maven-shade-plugin对log4j相关的类进行重定位（relocation）。

• Flink核心依赖
  确保所有Flink核心依赖的作用域设置为provided，避免重复打包。

3.2 配置类加载顺序

如果存在类加载冲突（如org.codehaus.janino.CompilerFactory），可以通过以下方式解决： 1. 在运维中心 > 作业运维页面，编辑运行参数配置，添加以下参数：

classloader.parent-first-patterns.additional: org.codehaus.janino

其中，org.codehaus.janino需要替换为实际冲突的类名。

1. 确保Connector依赖正确打包，并避免引入不必要的第三方依赖。

3.3 升级或修复依赖

• 如果依赖了社区的internal API，而阿里云版本对其进行了优化，可能会导致兼容性问题。建议仅使用标注了@Public或@PublicEvolving的方法。
• 确保使用的Flink CDC Connector版本与Flink引擎版本兼容。例如，避免使用flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2-SNAPSHOT.jar，改用稳定版本（如flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar）。

4. 特别注意事项

• Binlog格式要求
  如果使用MySQL CDC，确保MySQL服务器的Binlog格式为ROW模式。否则可能会导致binlog probably contains events generated with statement or mixed based replication format错误。

  set global binlog_format=ROW;
  

• 全量阶段表结构变更
  如果在MySQL CDC全量阶段发生表结构变更，可能会导致作业报错或无法同步变更。此时需要停止作业，删除下游表并重新无状态启动。

• 资源分配不足
  如果出现finish split response timeout异常，可能是Task Manager的CPU资源不足。建议增加Task Manager的CPU资源。

5. 总结

通过以上步骤，您可以有效解决Flink CDC依赖冲突问题。如果问题仍未解决，请提供更详细的报错日志，以便进一步分析。

希望以上内容对您有所帮助！您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。