Apache flink Apache Flink：流窗口触发器，java.lang.StackOverflowException

我正在尝试将ContinuousTimeEventTrigger与时间窗口一起使用：

val timed\u stamped\u stream=likes\u stream.map({
p=>{
val x=p.split（“，”）
（获取时间戳（x（0）），x（1）.trim.toLong，x（2）.trim.toLong）
}}).assignTimestamps（新的TimestampExtractor[（Long，Long，Long）]{
覆盖def getCurrentWatermark:Long=Long.MinValue
覆盖def提取水印（t:（长，长，长），l:Long）：长=t.\u 1
覆盖时间戳（t:（长，长，长），l:长）：长=t._1
}).keyBy（2）.时间窗口（时间（5，时间单位秒））
timed_stamped_stream.trigger（ContinuousEventTimeTrigger.of（Time.of（5，TimeUnit.SECONDS）））.sum（1.print（）

但在flink流媒体集群上执行时，我得到了一个java.lang.StackOverflowerError，其stackTrace如下：

java.lang.StackOverflowError
at java.util.HashMap.putVal(HashMap.java:628)
at java.util.HashMap.put(HashMap.java:611)
at java.util.HashSet.add(HashSet.java:219)
at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator$Context.registerEventTimeTimer(WindowOperator.java:532)
at org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.ContinuousEventTimeTrigger.onEventTime(ContinuousEventTimeTrigger.java:61)
at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator$Context.onEventTime(WindowOperator.java:558)
at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator$Context.onEventTime(WindowOperator.java:562)
at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator$Context.onEventTime(WindowOperator.java:562)
at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator$Context.onEventTime(WindowOperator.java:562)
at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator$Context.onEventTime(WindowOperator.java:562)
at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator$Context.onEventTime(WindowOperator.java:562)
at org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing.WindowOperator$Context.onEventTime(WindowOperator.java:562)

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有谁能帮忙吗？

你为什么要使用ContinuouseVentTimeRigger？在您的情况下，您应该只指定timeWindow（…），这将有一个适当的默认触发器。我试图重现您的问题，但没有成功。你可以发布一个示例输入数据来重现这个问题吗。您使用的是哪个版本的Flink？我尝试做的是这样的：有一个元组流以文件流的形式出现。每个元组都有一个时间戳。我想在5秒内批处理元组。每个批次都必须以5秒的间隔定期处理。我使用的是Flink 0.10.1我看到的一件事是，您正在为每个元素生成一个水印，这可能会导致并发计算很多事件时间触发器。尝试用“AscendingTimestampExtractor”替换您自己的“TimestampExtractor”。