Flink配置错误常见表现主要包括以下几个方面：
1.JDK版本过低
JDK版本过低很有可能会导致Flink作业出现各种莫名其妙的问题。因此，在生产环境中建议采用JDK8的较高update。
2.应用依赖的第三方包版本与Flink框架依赖的版本有冲突
这是因为用户依赖第三方包的版本与Flink框架依赖的版本有冲突导致的。这种情况下，需要检查并更新相关的依赖包。
3.资源不足或资源分配问题
如果部署Flink作业花费的时间超过60秒，可能是由于YARN集群中的资源不足或者分配有问题。这时，需要检查YARN集群的状态、正在运行的YARNApp以及Flink作业所处的队列，释放一些资源或者加入新的资源。
4.内存泄露或资源分配不当
如果出现了"java.util.concurrent.TimeoutException:
Slotallocationrequesttimedout"这样的异常，首先需要保证每个slot分配到的内存量足够。如果资源没问题，那么多半就是程序内部发生了内存泄露。建议仔细查看TaskManager日志，按处理JVMOOM问题的常规操作来排查。
5.作业执行期间发生错误
这通常表示作业执行期间发生了一个或多个错误。Flink错误和解决方案汇总。
6.连接外部系统时发生连接超时异常
当Flink尝试连接外部系统(如数据库)时，如果连接时间超过预设的阈值，就可能会出现连接超时异常。可以通过增加任务的并行度，将数据分布到更多的任务中，减少单个任务的内存负载来解决这个问题。
7.文件未找到异常
在Flink读取或写入文件时，如果指定的文件不存在，就会抛出文件未找到异常。
以上都是Flink配置错误的一些常见表现，希望对您有所帮助。
