Flink实时流处理中出现kafka.internals.Handover$ClosedException异常。

该异常通常是由于Kafka消费者和Flink任务并行度不匹配导致的。解决方法有两个：

1.调整Kafka消费者并行度与Flink任务并行度匹配，避免出现负载不均衡和任务卡死的情况：

//设置Kafka 消费者并行度 properties.setProperty("consumer.parallelism", "2"); //设置Flink任务并行度 env.setParallelism(2);

2.使用更加鲁棒的Kafka Consumer构造函数，避免出现并行读取Kafka数据时的竞争和错误：

//使用更加鲁棒的Kafka Consumer构造函数 Flink KafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("mytopic", new SimpleStringSchema(), properties); env .addSource(consumer) .setParallelism(2) .map(new MyMapper()) .setParallelism(2) .addSink(new MySink()) .setParallelism(1); //启动Flink任务 env.execute("My Flink Streaming Job");

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成，仅供参考，火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见，您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈，火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。

展开更多

开发者特惠

面向开发者的云福利中心，ECS 60元/年，域名1元起，助力开发者快速在云上构建可靠应用

ECS首年60元

社区干货

关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文

Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照,从而提供了 exactly-once 的语义。(Flink 基于两阶段提交协议,实现了端到端的 exactly-once 语义保证。内置支持了 Kafka 的端到端保证,并提供了 TwoPhaseCommitSinkFunction 供用于实现自定义外部存储的端到端 exactly-once 保证。)- state有状态计算:支持大状态、灵活的状态后端- Flink 还实现了 watermark 的机制,解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到...

计算引擎在K8S上的实践|社区征文

# Handover to Spark base image's entrypoint.exec "/opt/entrypoint.sh" "$@"~```这块脚本中间的内容可以自行去实现下载逻辑,这里简单的实现了wget下载文件到对应目录中。其中SPARK_JOB_JAR_URI是基于环境变... catch (Exception e) { throw new TaskException("fail to create job", e); }}```这里需要传入提交资源的自定义信息,我们可以通过查看自定义crd的定义yaml文件来获取。(spark-operator部署完成后...