Flink 1.16 上传集群跑的时候 一直出这个错这个咋弄呀 ？

当你在运行 Flink 作业时遇到 ClassCastException，这通常意味着你的代码中存在类型转换错误。这可能是由于你将一个类的实例错误地强制转换为另一个不兼容的类型。

解决这个问题的方法是检查你的代码，找出发生类型转换错误的地方，并修正它。你可以通过查看错误堆栈跟踪来确定错误发生的具体位置。

至于你提到的“哪些包不需要打到集群上去”的问题，这取决于你的具体需求和配置。一般来说，你只需要将你的作业代码和相关依赖打包到集群上。如果你的作业依赖于 Flink 集群已经提供的库，那么你就不需要再次打包这些库。

例如，如果你的作业使用了 Flink 的内置连接器（如 Kafka 连接器、HDFS 连接器等），那么你就不需要再次打包这些连接器的 JAR 包，因为它们已经包含在 Flink 集群的类路径中了。

然而，如果你的作业使用了自定义的库或者第三方库，那么你需要将这些库的 JAR 包一起打包到集群上。你可以使用 Maven 或者 Gradle 等构建工具来自动化这个过程。

在运行Flink作业时遇到ClassCastException异常，通常意味着程序在运行时尝试将一个对象强制转换为不是其子类或实现的类型。为避免此类问题，确保作业中使用的序列化/反序列化逻辑、自定义函数等部分正确处理了数据类型。特别是当你使用了特定的连接器，如RocketMQ Connector时，需要留意其依赖管理和序列化设置。

关于哪些包不需要打到集群上去，通常情况下，阿里云实时计算Flink版的环境已经预装了必要的库和依赖，因此，你不需要将Flink自身的核心库或者已内置的连接器库（如上述RocketMQ Connector示例所使用的）打包上传。你应该专注于你的业务逻辑代码及其直接依赖。具体来说：

• 避免包含Flink核心库：Flink运行环境已经包含了执行作业所需的所有核心库，额外包含这些库可能导致类冲突。
• 第三方库谨慎处理：如果你的作业依赖了特定版本的第三方库，确保该库与Flink环境兼容，且非Flink已提供的。对于像RocketMQ Connector这样的库，如果Flink版本已内置支持，直接使用API而不必单独包含整个库。
• 自定义序列化器/反序列化器：如果你实现了自定义的序列化或反序列化逻辑，确保这些类及其依赖被打包进去，但同时要注意不要引入不必要的依赖冲突。
• 排除不需要的依赖：在打包作业时，使用构建工具（如Maven或Gradle）的排除机制，去除那些可能与Flink环境冲突的传递依赖。

这个错误信息表明在运行 Flink 作业时遇到了 ClassCastException，具体来说是 org.codehaus.janino.CompilerFactory 无法被转换为 org.codehaus.commons.compiler.ICompilerFactory。这可能是因为你的本地开发环境和 Flink 集群上的类加载器设置不同，导致了类版本冲突。

检查依赖树:
使用 Maven 或 Gradle 的依赖管理工具来检查您的项目依赖树。这可以帮助您找到可能冲突的依赖关系。
对于 Maven，您可以使用 mvn dependency:tree 命令来查看依赖树。
对于 Gradle，您可以使用 ./gradlew dependencies 或 ./gradlew dependencyInsight --dependency=commons-compiler 来查看依赖详情。
定位冲突依赖:
查找与 org.codehaus.commons.compiler.ICompilerFactory 相关的依赖，确保只有一个版本被加载到类路径中。
确认 janino 和 commons-compiler 的版本是否兼容。

这是一个Java的ClassCastException异常，这通常发生在尝试将一个对象强制转换为不兼容的类型时。具体到这个错误，是尝试将org.codehaus.janino.CompilerFactory的实例强制转换为org.codehaus.commons.compiler.ICompilerFactory类型

应该是有些依赖问题，确保项目中没有引入多个版本的commons-compiler库。您可以使用Maven的mvn dependency:tree命令来查看项目的依赖树

报错原因

• JAR包中引入了会发生冲突的janino依赖。

• UDF JAR或连接器JAR中，误打入Flink中的某些依赖（例如flink-table-planner和flink-table-runtime）。

解决方案

分析JAR包里面是否含有org.codehaus.janino.CompilerFactory。因为在不同机器上的Class加载顺序不一样，所以有时候出现类冲突。该问题的解决步骤如下：

• 在作业运维页面，单击目标作业名称。

• 在部署详情页签，单击运行参数配置区域右侧的编辑。

• 在其他配置文本框，输入如下参数。

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

其中，参数的value值需要替换为冲突的类。

——参考链接。

针对 GC 超时问题，通常需要进行 JVM 调优，比如增加堆内存或调整垃圾回收策略。确保 Flink 集群的资源配置足够处理作业负载。对于 TaskManager 心跳丢失，检查网络问题或配置不当可能导致的超时。

Flink 本身不提供直接清理缓存的操作。如果需要清理，可能需要重启 Flink 集群或调整 Flink 配置中的缓存设置。