Timeout of 60000ms expired before the position for partition could be determined踩坑flink消费kafka2.3.0

最新推荐文章于 2025-02-20 11:13:09 发布
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flink消费kafka2.3.0，时报错，分区分配的不对

Kafka Client Timeout of 60000ms expired before the position
 for partition could be determined

在网上找了一波，没找到原因，后面，误打误撞，发现，是因为，kafka的配置文件，server.properties, 使用了主机名作为配置，在server.properties中添加

host.name=192.168.0.30 （当前所在服务器的ip地址即可），每个kafka的节点都要配上相应的自己的ip地址即可

多hostname导致的 Timeout of 60000ms expired before the position for partition could be determined
weixin_40455124的博客
07-12 6230
flink kafka报错Timeout of 60000ms expired before the position for partition could be determined 一般认为和partition数量不匹配有关，但实际处理需要关注日志。 在flink exception 处有如下错误： org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout of 60000ms expired before the position for pa
【kafka】Timeout of 60000ms expired before the position for partition could be determined
九师兄
02-17 1万+
某环境FLink无法连接kafka,然后报错如下查看topic详情是正常的。调整也没有作用。查看 kafka 偏移量 ，好像没有这个消费组，说明没有创建在服务器上控制台消费数据，发现是正常的最后telnet发现网络不通最终发现配的虽然是IP，但是kafka返回的是host。
BUG Flink报Timeout of 60000ms expired before the position for partition could be determined
鸟人的博客
07-10 1747
Flink消费kafka，报Timeout of 60000ms expired before the position for partition could be determined重新创建一个Topic
解决 Kafka 分区位置超时TimeoutException: Timeout of 60000ms expired before the position
最新发布
qq_17679307的博客
02-20 2488
Kafka 分区位置确定超时问题可能由多种原因引起，包括集群负载、元数据同步和客户端配置等。
flink kafka报错Timeout of 60000ms expired before the position for partition could be determined
热门推荐
I'm a 软件工程师
06-09 2万+
这里写自定义目录标题错误：原因修改方法 错误： org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout of 60000ms expired before the position for partition skynetdbus-flink-test-1 could be determined 原因 kafka 该topic 的partition数量大于flink TaskManager中可用的slot数量 修改方法 增加Flink slot数或
flink sql作业报错Timeout of 60000ms expired before the position for partition xxx could be determined
不是一枚开发
03-26 3129
新增流作业，将kafka集群的数据通过flink sql写入hdfs,所有的flink作业均出现订阅的topic某个分区超时；(3)查看页面，找到出现异常的taskmanager所对应的域名,通过ping和telnet命令测试是否网络正常，发现不通，生产环境存在2套网络,(一套管理ip、一套服务ip)，域名映射出错。（2）连接kafka对应的zookeeper客户端，找到kafka连接超时分区的leader对应的服务器ip。打通此节点和cdh集群之间的网络，配置正确的域名映射。
【kafka】kafka Selector Timeout of expired before the position for partition could be determined
九师兄
04-25 2135
flink消费kafka报错请问flink本机可以连接kafka、但是仍到测试环境就连不上idea跑是正常得，打包仍上去，不报错，运行几分钟后就是上面得的异常每条Kafka的数据大小不大。
Flink Timeout of 60000ms expired before the position for partition
weixin_42551626的博客
06-30 1万+
FLink 消费Kafka报Timeout of 60000ms expired before the position for partition 代码 我只是想从每个分区的开始位置消费，但是却等来了无情的 : flink_uv_0 Timeout of 60000ms expired before the position for partition FlinkKafkaConsumer<String> flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer(
【kafka】Timeout expired before the position for partition could be determined
九师兄
12-29 976
因为这个环境是已经存在的，以前的kafka容器是1.0版本，但是现在要验证一个新的环境kafka 3.6.0。我不想重新做，然后我想直接在flink1里面直接安装kafka 3.6版本。然后把kafka的端口映射打开，将kafka内部的9194端口，映射到外面的19194端口，然后在宿主机上查看端口。可以看到kafka端口是通的，zk端口也是通的，但是生产的时候报错，而且一直没找到解决方案。发现端口映射已经正常了。然后写了一个代码进行验证。然后进行消费，可以看到可以正常的进行消费。首先说一下这个环境特征。
kafka 错误日志TimeoutException: Timeout of 60000ms expired before the last committed offset for partitio
lixia0417mul2的博客
03-14 1950
kafka无法消费主题的消息
报错Caused by: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout of 60000ms expired before the
weixin_61070671的博客
01-17 2885
删除分区 重新创建和采集。最后，重启kafka。
【kafka】flink kafka NullPointerException Timeout position partition could be determined
九师兄
03-19 1534
1.概述 某环境，flink读取kafka 突然运行的时候不断重启，查看日志，发现日志报错如下，看起来像是kafka topic的一个分区有问题，然后空指针异常导致服务挂掉。 2021-03-19 11:11:34,537 INFO org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph - Source: kafkaSource -> map progress -> 某节点 -> 某节点 -> (Sink: xx
fiink连接kafka遇到timeOut问题
learn_helloword的博客
05-05 2509
org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout of 60000ms expired before the position for partition aaa-0 could be determined 原因1： 分区与fink并行度不匹配，发现不是这个原因。 2. fink版本与kafka版本原因 使用的是1.13.0的fink与2.41的kafka 是能够匹配的 也不是这个原因 3. 终于发现kafka的config里的serv
项目出现登录超时，timeout of 5000ms exceeded问题处理
Yw2026的博客
05-29 6710
2、这种情况一般是因为使用模板时，模板用的是mock的数据，但是当我们使用真实的接口时，在vue.config文件中配置代理服务器时，没有把以前mock的相关配置删除。3、解决方法，将 before: require('./mock/mock-server.js')删除掉即可。4、因为我们修改的是vue的配置文件，所以需要关闭脚手架后，重新运行项目。1、项目的后台地址和接口用postman测过没有问题，但是无法登录。
ETL之kettle
I'm a 软件工程师
08-19 239
kettle下载地址： https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle kettle版本与jdk版本对应关系： https://blog.csdn.net/qq724581322/article/details/82533987
kafka使用心得（二）
tlxamulet的博客
08-15 2343
producer建议做成单例在多线程间共享，多个producer实例会将发送的消息总量分摊掉，造成的结果是：一方面由于多producer的分摊，消息不能及时发送（因为每个producer有batch.size的约束），另一方面多个producer的消息可能堆在一起发送，产生大量的网络IO。指示发送缓存大小的batch.size不能设置太小，否则严重影响发送效率。
【已解决 Flink Java API问题】The return type of function ‘xxx‘ could not be determined automatically
Aspirin's Nest
12-08 2156
Flink Java API不像Scala API可以随便写lambda表达式，写完以后需要使用returns方法显式指定返回值类型，否则会报下面错误，大概意思就是说Java的lambda表达式不能提供足够的类型信息，需要指定返回值类型。不推荐使用lambda表达式而是使用匿名类。 log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.flink.api.java.ClosureCleaner). log4j:WARN Please
Fink连接Kafka 连接不上 : Recovery is suppressed by NoRestartBackoffTimeStrategy
ztx22555的博客
08-24 4468
Recovery is suppressed by NoRestartBackoffTimeStrategy
errError: timeout of 5000ms exceeded
weixin_40581330的博客
10-14 7539
使用vue-element-admin框架 接口请求报 errError: timeout of 5000ms exceeded 原因：Java后台设置了@RequestBod Map<String,Object> 如果Java后台设置@RequestParam就没问题 如果非要Java后台用@RequestBod ，则将before改成after，或者直接删掉before: ......那一行，如下： // vue.config.js devServe...
timeout of 60000ms expired before the position for partition
05-10
timeout of 60000ms expired before the position for partition 一般是在使用 Kafka 分区时，读取数据时时间过长，无法在规定时间内完成读取。这个错误通常会在消费者程序运行时出现，当消费者在一段时间内不能完成读取并处理所有分区消息时，就会出现这个错误。 这个错误提示说明了消费者程序在规定时限内没有读取到分区的消息，超过了60秒的时间限制。这通常是因为所消费的分区中的消息过多或消费者所处的卡夫卡集群已经过载。在这种情况下，有几种解决方法： 1. 增加时间限制: 增加时间限制（ms）以允许程序在更长的时间内读取消息。然而，这种解决方案不可取，因为它只能解决短暂的问题，长期过载可能会导致程序崩溃。 2. 增加消费者数量: 增加正在运行消费者的数量可以使消息更快地消费完毕。但是，这样做也会增加卡夫卡集群的负载，需要平衡负载。 3. 减少消费者数量: 减少正在运行的消费者数量，可以减轻卡夫卡集群的负载，从而更好地处理正在运行的消费者。 4. 增加Kafka集群中：如果您的消费者数量和数据量过大时，考虑增加Kafka集群规模来处理更多的消息并提高整体性能。 总之，timeout of 60000ms expired before the position for partition是因为读取数据的时间过长，需统筹措施，综合考虑才能得出最优解决方案。
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