Flink CDC里报这个错 怎么解决？

在Flink CDC中遇到 stream load error: [INTERNAL_ERROR]too many filtered rows 错误时，通常表明数据在写入Doris的过程中被过滤掉的行数过多，导致Stream Load操作失败。以下是定位和解决问题的具体步骤：

1. 问题分析

该错误的核心原因是Doris在执行Stream Load时，发现大量数据行不符合目标表的约束条件（如主键冲突、数据类型不匹配、字段值超出范围等），从而被过滤掉。当过滤行数超过Doris的容忍阈值时，会触发此错误。

2. 定位问题点

为了准确定位问题，可以按照以下步骤进行排查：

(1) 检查Doris表结构

• 确认目标表的字段定义是否与Flink CDC输出的数据格式一致。
• 检查是否有主键冲突或唯一性约束导致数据被过滤。
• 如果表中有默认值或非空约束，确保Flink CDC输出的数据满足这些要求。

(2) 启用日志调试

• 在Flink作业中启用更详细的日志级别（如DEBUG），观察CDC Source输出的数据内容。
• 检查是否有异常数据（如空值、格式错误等）被发送到Doris。

(3) 查看Doris Stream Load日志

• Doris会在Stream Load过程中生成详细的日志，记录每一批数据的加载情况。
• 通过Doris的FE（Frontend）日志或HTTP接口返回的错误信息，定位具体被过滤的行及其原因。

(4) 验证Pipeline配置

• 检查Flink CDC到Doris的Pipeline配置，尤其是Sink部分的参数设置：
  • sink.semantic：确认数据写入语义是否为exactly-once或at-least-once。
  • sink.buffer-flush.max-bytes 和 sink.buffer-flush.max-rows：调整缓冲区大小，避免因批量过大导致数据校验失败。
  • sink.max-retries：增加重试次数以应对临时性错误。

3. 解决方案

根据问题定位结果，采取以下措施解决错误：

(1) 优化数据源

• 如果Flink CDC输出的数据存在质量问题（如空值、格式错误等），可以在Flink作业中添加数据清洗逻辑，确保输出数据符合Doris表的要求。
• 使用Flink SQL的FILTER或WHERE条件过滤掉不符合要求的数据。

(2) 调整Doris表配置

• 修改Doris表的约束条件，放宽对数据的限制。例如：
  • 移除不必要的主键或唯一性约束。
  • 调整字段的默认值或允许空值。
• 增加Doris的过滤行数容忍阈值（需联系Doris管理员修改相关配置）。

(3) 优化Pipeline参数

• 调整Flink Sink到Doris的参数，减少单次写入的数据量，降低过滤风险：

  sink.buffer-flush.max-bytes=67108864  # 设置为64MB
  sink.buffer-flush.max-rows=100000     # 设置为10万行
  sink.buffer-flush.interval-ms=10000   # 设置为10秒
  

• 增加重试次数以应对临时性错误：

  sink.max-retries=5
  

(4) 手动验证数据

• 将Flink CDC输出的数据导出到文件中，手动执行Stream Load操作，观察Doris的返回结果，定位具体问题行。

4. 重要提醒

• 数据一致性：在调整Doris表结构或放宽约束条件时，请确保不会影响业务数据的一致性。
• 性能影响：减小缓冲区大小或增加重试次数可能会对作业性能产生一定影响，请根据实际场景权衡配置。
• 日志监控：建议定期检查Flink作业和Doris的日志，及时发现并处理潜在问题。

通过以上步骤，您可以有效定位并解决 stream load error: [INTERNAL_ERROR]too many filtered rows 错误。如果问题仍未解决，建议进一步分析Flink作业和Doris的详细日志，或联系阿里云技术支持获取帮助。