flink 报错

文章讨论了在使用ApacheFlinkTableAPI时遇到的错误,指出由于两个聚合函数(sum和avg)的窗口定义不一致导致的UnsupporteduseofOVERwindows异常。解决方法是确保所有聚合函数都在同一窗口内计算。
Caused by: org.apache.flink.table.api.TableException: Over Agg: Unsupported use of OVER windows. All aggregates must be computed on the same window. please re-check the over window statement.
	at org.apache.flink.table.planner.plan.rules.physical.stream.StreamPhysicalOverAggregateRule.convert(StreamPhysicalOverAggregateRule.scala:59)
	at org.apache.calcite.rel.convert.ConverterRule.onMatch(ConverterRule.java:167)
	at org.apache.calcite.plan.volcano.VolcanoRuleCall.onMatch(VolcanoRuleCall.java:229)
	at org.apache.calcite.plan.volcano.IterativeRuleDriver.drive(IterativeRuleDriver.java:58)
	at org.apache.calcite.plan.volcano.VolcanoPlanner.findBestExp(VolcanoPlanner.java:510)
	at org.apache.calcite.tools.Programs$RuleSetProgram.run(Programs.java:312)
	at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.program.FlinkVolcanoProgram.optimize(FlinkVolcanoProgram.scala:69)
	... 23 more
sum(cnt) over(partition by window_start, window_end, province_id order by window_time) total_cnt,avg(cnt) over(partition by window_start, window_end order by window_time) avg_cnt

两个聚合函数窗口不一致导致,可修改为

sum(cnt) over(partition by window_start, window_end, province_id order by window_time) total_cnt,avg(cnt) over(partition by window_start, window_end, province_id order by window_time) avg_cnt
在 Apache Flink 中,`keyBy` 是一种用于将数据流按照一个或多个键进行分组的操作,通常用于状态管理和窗口计算。然而,在使用 `keyBy` 时可能会遇到一些常见的错误或异常,导致作业无法正常运行或行为不符合预期。 ### 常见 `keyBy` 报错原因及解决方法 #### 1. **Key Selector 返回 null** 如果 `keyBy` 中使用的 `KeySelector` 返回 `null`,则 Flink 会抛出异常,因为 `null` 键无法被序列化或分组。 **解决方法:** 确保 `KeySelector` 正确实现,并且不会返回 `null`。可以使用 `Objects.requireNonNull()` 或在逻辑中进行空值处理。 ```java dataStream.keyBy((KeySelector<MyType, String>) value -> { if (value.getKey() == null) { throw new IllegalArgumentException("Key cannot be null"); } return value.getKey(); }); ``` #### 2. **Key 类型不一致或未正确序列化** Flink 要求 `keyBy` 的键类型必须是可序列化的,并且在分布式环境中能够被正确传输。如果使用了不支持序列化的类型(如某些自定义类),则会抛出 `ClassNotFoundException` 或 `IOException`。 **解决方法:** - 确保键类型是 Flink 支持的序列化类型。 - 如果使用自定义类作为键,该类必须实现 `Serializable` 接口或使用 Flink 提供的类型信息。 ```java public class MyKey implements Serializable { private String id; // 构造函数、getter、setter } ``` #### 3. **窗口操作中 Key 分布不均(数据倾斜)** 在使用 `keyBy` 进行窗口操作时,如果某些键的数据量远大于其他键,会导致数据倾斜,进而影响性能甚至导致任务失败。 **解决方法:** - 使用 `rebalance()` 或 `rescale()` 在 `keyBy` 之前重新分布数据。 - 对热点键进行拆分,例如添加随机前缀或使用 `ProcessFunction` 自定义逻辑。 ```java dataStream.rebalance().keyBy(keySelector); ``` #### 4. **KeyBy 与状态后端配置冲突** 某些状态后端(如 RocksDB)在处理大量键时可能会出现性能问题,尤其是在状态较大或频繁更新的情况下。 **解决方法:** - 调整状态后端配置,例如增加 RocksDB 的缓存大小。 - 使用内存状态后端(如 `MemoryStateBackend`)进行测试,确认是否为状态后端问题。 ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///path/to/checkpoints")); ``` #### 5. **KeyBy 与窗口分配器不匹配** 如果 `keyBy` 后面的窗口操作使用了不兼容的窗口分配器(如 `TumblingEventTimeWindows` 但未设置时间戳和水位线),会导致窗口无法正确触发。 **解决方法:** 确保在使用基于事件时间的窗口操作前,正确设置了时间戳和水位线。 ```java dataStream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy .<MyEvent>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)) .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getTimestamp())) .keyBy(keySelector) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .process(new MyProcessWindowFunction()); ``` ### 总结 `keyBy` 是 Flink 流处理中非常关键的操作,但在实际使用过程中可能会因为键选择器、序列化、状态后端配置或窗口分配器设置不当而引发错误。通过检查 `KeySelector` 实现、键类型、状态后端配置以及时间戳和水位线设置,可以有效解决大多数 `keyBy` 相关的异常问题。
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