flink使用問題有哪些

這篇文章主要介紹了flink使用問題有哪些，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

1. 注冊(cè)表時(shí)，請(qǐng)勿使用result

 tableEnv.registerTable("result_agg", talbe);

如上，如果你寫為

 tableEnv.registerTable("result", talbe);

那么會(huì)報(bào)以下錯(cuò)誤

org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: SQL parse failed. Encountered "from result" at line 1, column 13.
Was expecting one of:
    <EOF> 
    "ORDER" ...
    "LIMIT" ...
    "OFFSET" ...
    "FETCH" ...
    "FROM" <IDENTIFIER> ...
    "FROM" <QUOTED_IDENTIFIER> ...
    "FROM" <BACK_QUOTED_IDENTIFIER> ...
    "FROM" <BRACKET_QUOTED_IDENTIFIER> ...
    "FROM" <UNICODE_QUOTED_IDENTIFIER> ...
    "FROM" "LATERAL" ...
    "FROM" "(" ...
    "FROM" "UNNEST" ...
    "FROM" "TABLE" ...
    "," ...
    "AS" ...
    <IDENTIFIER> ...
    <QUOTED_IDENTIFIER> ...
    <BACK_QUOTED_IDENTIFIER> ...
    <BRACKET_QUOTED_IDENTIFIER> ...
    <UNICODE_QUOTED_IDENTIFIER> ...

2. 如果mysql 類型是tinyint 要轉(zhuǎn)以下，否則flink會(huì)報(bào)錯(cuò)

     Caused by: java.lang.ClassCastException: java.lang.Boolean cannot be cast to java.lang.String
    at org.apache.flink.api.common.typeutils.base.StringSerializer.serialize(StringSerializer.java:33)
    at org.apache.flink.api.java.typeutils.runtime.RowSerializer.serialize(RowSerializer.java:161)

轉(zhuǎn)的方式很簡(jiǎn)單比如

select project_fid, cast(project_info_type as CHAR) as type from table

3. join的時(shí)候如果有一側(cè)為map類型的數(shù)據(jù)（比如你使用了collect方法，類似于mysql的group_concat）,回報(bào)空指針，類似于

org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: Error while applying rule FlinkLogicalJoinConverter, args [rel#56:LogicalJoin.NONE(left=rel#52:Subset#0.NONE,right=rel#55:Subset#2.NONE,condition==($0, $2),joinType=inner)]

這個(gè)bug目前還沒有修復(fù)，連接如下 https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-11433

只能想辦法繞過去，把map類型的數(shù)據(jù)，變成字符串，方法是自定義函數(shù)

public class MapToString extends ScalarFunction {

    public String eval(Map<String, Integer> map) {
        if(map==null || map.size()==0) {
            return "";
        }
        StringBuffer sb=new StringBuffer();
        for(Map.Entry<String, Integer> entity : map.entrySet()) {
            sb.append(entity.getKey()+",");
        }
        String result=sb.toString();
        return result.substring(0, result.length()-1);
      }
}

調(diào)用的時(shí)候使用

select id, mapToString(collect(type)) as type from table  group by id

當(dāng)然你還需要注冊(cè)一下

tableEnv.registerFunction("mapToString", new MapToString());

4. 類型轉(zhuǎn)化錯(cuò)誤

最近總遇到類型轉(zhuǎn)化錯(cuò)誤的提示，目前發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)， 做個(gè)記錄

a 如果是tiny（1） 會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)為 boolean， 除了上面的解決方案，更優(yōu)雅的是修改mysql 的連接，加上參數(shù) tinyInt1isBit=false， 注意大小寫

b 有時(shí)候mysql數(shù)據(jù)庫(kù)id字段明明是int，但flink卻認(rèn)定為long。 貌似以前mybatis也有此問題（https://blog.csdn.net/ahwsk/article/details/81975117）。
后來我又認(rèn)真的看了一下表設(shè)計(jì)（別人的表）發(fā)現(xiàn) 勾選了“無符號(hào)” 這個(gè)選項(xiàng)，當(dāng)我去掉這個(gè)選項(xiàng)，再次運(yùn)行，居然不報(bào)錯(cuò)了，看來是無符號(hào)，讓flink轉(zhuǎn)化錯(cuò)誤的，無符號(hào)比有符號(hào)在范圍上多了一位， 多出的這一位，有可能已經(jīng)超過了java中int 的范圍（java中int 都是有符號(hào)的），所以自動(dòng)轉(zhuǎn)為long型了。

5. Could not find a suitable table factory for 'org.apache.flink.table.factories.StreamTableSourceFactory'

雖然fatjar已經(jīng)有對(duì)應(yīng)的類了，但是依然報(bào)錯(cuò)，最后的解決辦法是在flink的lib目錄中再次加入相關(guān)的類，問題解決。

6. cannot assign instance of org.apache.commons.collections.map.LinkedMap to field org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumerBase.pendingOffsetsToCommit of type org.apache.commons.collections.map.LinkedMap in instance of org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011

這個(gè)錯(cuò)誤需要在flink-conf.yaml  加入  classloader.resolve-order: parent-first

7. Caused by: java.util.concurrent.CompletionException: akka.pattern.AskTimeoutException: Ask timed out on [Actor[akka.tcp://flink@flink88:15265/user/taskmanager_0#66653408]] after [10000 ms]. Sender[null] sent message of type "org.apache.flink.runtime.rpc.messages.RemoteRpcInvocation".

出現(xiàn)此錯(cuò)誤，在flink的配置中增加

akka.ask.timeout: 120s
web.timeout: 120000

8.Exception while invoking ApplicationClientProtocolPBClientImpl.forceKillApplication over null. Retrying after sleeping for 30000ms

發(fā)生此錯(cuò)誤是提交任務(wù)時(shí)出錯(cuò)，使用 yarn logs -applicationId application_1565600987111  查看錯(cuò)誤，找到原因，我遇到的原因是： akka.watch.heartbeat.pause 值小于 akka.watch.heartbeat.interval。修改后錯(cuò)誤消失
或者kill 掉 CliFrontend 的進(jìn)程

9. Exception while invoking ApplicationClientProtocolPBClientImpl.forceKillApplication over null. Retrying after sleeping for 30000ms.
   java.io.IOException: The client is stopped
   at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1519)
   at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1381)
   at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1345)
   at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:227)
   at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:116)

出現(xiàn)此異常還是內(nèi)存的問題，檢查一下內(nèi)存是否足夠，必須是free的不能是available， 如果發(fā)現(xiàn)后者很高， 請(qǐng)執(zhí)行 以下兩條命令釋放內(nèi)存

sync
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

10
Caused by: java.net.BindException: Could not start rest endpoint on any port in port range 8081
at org.apache.flink.runtime.rest.RestServerEndpoint.start(RestServerEndpoint.java:219)
at org.apache.flink.runtime.entrypoint.component.AbstractDispatcherResourceManagerComponentFactory.create(AbstractDispatcherResourceManagerComponentFactory.java:161)
... 9 more

此錯(cuò)誤是說端口被占用。查看源代碼：

Iterator<Integer> portsIterator;
            try {
                portsIterator = NetUtils.getPortRangeFromString(restBindPortRange);
            } catch (IllegalConfigurationException e) {
                throw e;
            } catch (Exception e) {
                throw new IllegalArgumentException("Invalid port range definition: " + restBindPortRange);
            }

對(duì)應(yīng)的配置是 flink-conf.yaml中的rest.bind-port。
rest.bind-port不設(shè)置，則Rest Server默認(rèn)綁定到rest.port端口(8081)。
rest.bind-port可以設(shè)置成列表格式如50100,50101，也可設(shè)置成范圍格式如50100-50200。推薦范圍格式，避免端口沖突。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“flink使用問題有哪些”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!