本地运行和调试Flink作业 - 实时计算Flink版

本文为您介绍如何在开发者本地环境中运行和调试包含阿里云实时计算Flink版连接器的作业，以便快速验证代码的正确性，快速定位和解决问题，并节省云上成本。

背景信息

当您在IntelliJ IDEA中运行和调试Flink作业，如果其包含了阿里云实时计算Flink版的商业版连接器依赖，可能会遇到无法找到连接器相关类的运行错误。例如，运行含有大数据计算服务MaxCompute连接器的作业时出现如下异常：

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.alibaba.ververica.connectors.odps.newsource.split.OdpsSourceSplitSerializer
	at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:387)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:418)
	at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:355)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:351)

该异常是由于连接器默认JAR包中缺少部分运行类，您可以通过执行下列步骤来添加这些缺失的类，从而能够在IntelliJ IDEA中运行或调试作业。

步骤一：添加作业配置中的依赖

首先从Maven中央仓库下载包含运行类的uber JAR包。例如对于大数据计算服务MaxCompute使用的依赖ververica-connector-odps，以1.17-vvr-8.0.4-1版本为例，可以在Maven仓库对应目录下看到后缀为uber.jar的ververica-connector-odps-1.17-vvr-8.0.4-1-uber.jar，将其下载到本地目录。

其次在代码中创建环境时增加配置pipeline.classpaths为uber jar路径，若有多个连接器依赖，使用分号隔开，例如file:///path/to/a-uber.jar;file:///path/to/b-uber.jar（对于Windows需要加相应磁盘分区，例如file:///D:/path/to/a-uber.jar;file:///E:/path/to/b-uber.jar）。DataStream API作业通过如下代码配置：

Configuration conf = new Configuration();
conf.setString("pipeline.classpaths", "file://" + "uber jar绝对路径");
StreamExecutionEnvironment env =
  	StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);

Table API作业通过如下代码进行配置：

Configuration conf = new Configuration();
conf.setString("pipeline.classpaths", "file://" + "uber jar绝对路径");
EnvironmentSettings envSettings =
  	EnvironmentSettings.newInstance().withConfiguration(conf).build();
TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(envSettings);

重要

该新增的pipeline.classpaths配置需要在作业打包上传到阿里云实时计算Flink版之前删除。