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   -> 大数据 -> flink.table.api.ValidationException: Cannot resolve field [timeConsuming] input field list:[level] -> 正文阅读

[大数据]flink.table.api.ValidationException: Cannot resolve field [timeConsuming] input field list:[level]

flink table api 报错的原因是

在使用table api 进行数据 group by 之后,做数据的排序。这样写之后,运行
报错。

      // 数据提取
        Table sourceTable = tEnv.from("kafka_source");
        Table table = sourceTable.groupBy($("level"))
                .select($("msg"));

详细错误信息如下:

Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.ValidationException: Cannot resolve field [timeConsuming], input field list:[level].
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.rules.ReferenceResolverRule$ExpressionResolverVisitor.failForField(ReferenceResolverRule.java:93)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.rules.ReferenceResolverRule$ExpressionResolverVisitor.lambda$null$3(ReferenceResolverRule.java:87)
	at java.util.Optional.orElseThrow(Optional.java:290)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.rules.ReferenceResolverRule$ExpressionResolverVisitor.lambda$null$4(ReferenceResolverRule.java:85)
	at java.util.Optional.orElseGet(Optional.java:267)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.rules.ReferenceResolverRule$ExpressionResolverVisitor.lambda$visit$5(ReferenceResolverRule.java:79)
	at java.util.Optional.orElseGet(Optional.java:267)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.rules.ReferenceResolverRule$ExpressionResolverVisitor.visit(ReferenceResolverRule.java:73)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.rules.ReferenceResolverRule$ExpressionResolverVisitor.visit(ReferenceResolverRule.java:51)
	at org.apache.flink.table.expressions.ApiExpressionVisitor.visit(ApiExpressionVisitor.java:29)
	at org.apache.flink.table.expressions.UnresolvedReferenceExpression.accept(UnresolvedReferenceExpression.java:59)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.rules.ReferenceResolverRule.lambda$apply$0(ReferenceResolverRule.java:47)
	at java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(ReferencePipeline.java:193)
	at java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1384)
	at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:482)
	at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:472)
	at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(ReduceOps.java:708)
	at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:234)
	at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(ReferencePipeline.java:499)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.rules.ReferenceResolverRule.apply(ReferenceResolverRule.java:48)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.ExpressionResolver.lambda$null$2(ExpressionResolver.java:235)
	at java.util.function.Function.lambda$andThen$1(Function.java:88)
	at java.util.function.Function.lambda$andThen$1(Function.java:88)
	at java.util.function.Function.lambda$andThen$1(Function.java:88)
	at java.util.function.Function.lambda$andThen$1(Function.java:88)
	at org.apache.flink.table.expressions.resolver.ExpressionResolver.resolve(ExpressionResolver.java:198)
	at org.apache.flink.table.operations.utils.OperationTreeBuilder.projectInternal(OperationTreeBuilder.java:194)
	at org.apache.flink.table.operations.utils.OperationTreeBuilder.project(OperationTreeBuilder.java:169)
	at org.apache.flink.table.operations.utils.OperationTreeBuilder.project(OperationTreeBuilder.java:153)
	at org.apache.flink.table.api.internal.TableImpl$GroupedTableImpl.select(TableImpl.java:637)
	at com.quant.flowcalculation.flinkapi.tableapi.TableApiKafka.main(TableApiKafka.java:64)


报错原因:

Flink SQL的table api只支持 only_full_group_by

也就是 groupy以后剩下的字段就是 groupby里面里面包含的字段。

解决方案:

就是需要查询的字段 要放到group by 里面。不放到里面的字段,要进行
特殊函数处理。

 Table table = sourceTable.groupBy($("level"),$("msg"))            .select($("msg"),$("timeConsuming"));

特殊的处理如下,

 Table table = sourceTable.groupBy($("level"),$("msg"))
                .select($("msg"),$("timeConsuming").sum().as("totalNum"));

如果你有疑问为啥在mysql中不满足上述规律也可以正常运行?

因为你的Mysql是5.7以下的.

Flink Table API使用的是mysql5.7以上的语法.

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加:2021-07-17 11:59:21  更:2021-07-17 12:00:18 
 
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