切换其他用户提交任务

在 ranger 中赋予用户 hdfs/yarn/hbase 其他要使用的组件权限(和 admin 用户同级)，更改 flink-conf.yaml 中配置的 principal 和 keytab 信息为对应用户。

数据倾斜

当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Garbagee Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。

• 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。
• 修改并行度。
• 调用rebalance操作，使数据分区均匀。

报错java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，该如何处理？

• 报错原因该报错代表为作业设定的内存不够，导致GC超时。常见原因为代码（如UDF）发生内存泄露或者内存大小确实不能满足业务需求。
• 解决方案
• 您可在重新运行问题作业前通过-D方式指定JVM参数，保存OutOfMemoryError发生时的现场-D env.java.opts="-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/dump.hprof"。
• 在flink-conf.yaml中添加参数env.java.opts: -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/dump.hprof来配置OutOfMemoryError发生时进行heap dump。
• 待作业再次报错之后，您可针对HeapDumpPath指定的heap dump文件进行分析，确定问题根因。

Flink UI上作业只有一个Operator，并且显示Records Received为0，该如何处理？

这是正常现象，Flink的Records Received相关指标用于描述不同Operator之间的数据通信，当作业被优化为一个Operator时，该指标值恒为0。