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flink开发过程中遇到的问题怎么解决

发布时间:2021-12-31 10:39:03 来源:亿速云 阅读:275 作者:iii 栏目:大数据

这篇文章主要介绍“flink开发过程中遇到的问题怎么解决”,在日常操作中,相信很多人在flink开发过程中遇到的问题怎么解决问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”flink开发过程中遇到的问题怎么解决”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

类转换异常

cannot be cast to com.google.protobuf.Message


Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.yarn.proto.YarnServiceProtos$RegisterApplicationMasterRequestProto cannot be cast to com.google.protobuf.Message
 at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:227)
 at com.sun.proxy.$Proxy14.registerApplicationMaster(Unknown Source)
 at org.apache.hadoop.yarn.api.impl.pb.client.ApplicationMasterProtocolPBClientImpl.registerApplicationMaster(ApplicationMasterProtocolPBClientImpl.java:106)
 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
 at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
 at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
 at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:256)
 at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:104)
 at com.sun.proxy.$Proxy15.registerApplicationMaster(Unknown Source)
 at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.AMRMClientImpl.registerApplicationMaster(AMRMClientImpl.java:222)
 at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.AMRMClientImpl.registerApplicationMaster(AMRMClientImpl.java:214)
 at org.apache.hadoop.yarn.client.api.async.impl.AMRMClientAsyncImpl.registerApplicationMaster(AMRMClientAsyncImpl.java:138)
 at org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager.createAndStartResourceManagerClient(YarnResourceManager.java:205)
 at org.apache.flink.yarn.YarnResourceManager.initialize(YarnResourceManager.java:234)
 ... 11 common frames omitted

 
这种问题一般发生在将flink程序部署到yarn集群的时候,由于flink启动的时候会加载hadoop下面的jar包,加到自己的classpath里,如果hadoop的jar包和自己flink工程的jar包版本不一致就会导致这个问题,解决办法:排除自己工程中的hadoop相关的jar,打包的时候不要打进来.

 <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

 

提示,有可能你没有显式的引入hadoop-common、hadoop-hdfs这样的jar包,但是你引入了hbase的jar包,因为hbase会引入hdfs相关的jar包,也会导致类似的错误。 

local class incompatible

org.apache.flink.table.api.StreamQueryConfig; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = XXX, local class serialVersionUID = -XXX
 

在提交flink程序的时候如果出现这种情况一般是由于jar包冲突导致的,可能是某一个jar的冲突、也可能是scala的版本不一致导致的,比如你的flink集群的scala是2.11,你的程序的scala版本是2.12

到此,关于“flink开发过程中遇到的问题怎么解决”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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