问题一：机器学习PAI中jdk是一致的java的jar包提交就没问题python脚本为什么提交就有那个问题？
问题1：机器学习PAI中jdk是一致的java的jar包提交就没问题python脚本为什么提交就有那个问题？
问题2：这个两边指的是？我们用的是Flink Native Kubernetes模式，把容器内8081端口映射到宿主机8081端口。然后通过命令行提交到宿主机8081端口的，宿主机也需要有java环境，容器内也有。确实是两个Jdk，不过版本和路径在容器内和宿主机上都是一致的。
我好像理解了，你说的应该是启动Flink的jdk版本和Python启动时候获取到的版本不一致。我排查一下，那个问题解决了，是提交任务的宿主机上scala版本和镜像里面scala版本不一致导致的。
参考回答：
针对问题一的回答：JAVAHOME是一致的么品七，这个错误一般都是jdk不一致，生成id不一致引起的品七，python脚本起的java时在JAVAHOME是一致的么品七，这个错误一般都是jdk不一致，生成id不一致引起的品七，python脚本起的java时在JAVA_HOME是一致的么品七，这个错误一般都是jdk不一致，生成id不一致引起的品七，python脚本起的java时在JAVA_HOME里边的，两边对一下。
针对问题二的回答：提交任务的宿主机上scala版本和镜像里面scala版本不一致导致的。
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问题二：机器学习PAI一直报错可能是什么原因？
机器学习PAI一直报错可能是什么原因？ py脚本任务，在物理机上配置的环境可以提交上去成功运行。迁移到k8s上就一直报这个错
镜像里面我装了flink1.13.2，python3和pyflink 1.5.5包，alink jar也放到flink lib目录下面了，flinkconf文件也配置了parent-first。可能是什么原因，镜像里面jdk是oracle jdk1.8
参考回答：
两边的jdk要一致
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问题三：请问机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS中请求EAS服务客户端每一次调用都需要初始化，还是只需要初始化一次呢
请问机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS中请求EAS服务客户端每一次调用都需要初始化，还是只需要初始化一次呢
参考回答：
只需要一次
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问题四：机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS中如果买了深度学习组件后付费的V100卡，是p100这些都不能使用吗，实际使用的时候组件这里有很多选项，不知道和购买时的选择是什么关系
机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS中如果买了深度学习组件后付费的V100卡，是p100这些都不能使用吗，实际使用的时候组件这里有很多选项，不知道和购买时的选择是什么关系
实际训练用的
是dlc资源吧？那maxcompute的gpu还要开吗，怎么样区分组件用的是dlc资源还是mc资源啊，我截图就是这个组件，没有看到可选mc呢
参考回答：
两个是分开的。您第一个图里选择的实际是DLC的资源。第二个图是maxcompute的资源。和您选择的训练组件有关系。从您的截图看，这个组件只使用了dlc。maxcompute gpu可以用到的时候再开，文档这块可以看到
嗯，您截图这个组件只能用DLC
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问题五：机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS中图像分类任务必须要开通DLC和gpu才能体验吗
机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS中图像分类任务必须要开通DLC和gpu才能体验吗
是必选的吗，没有红色星号呢，如果用自己的数据集做训练，iTAG也是必须要开通使用的吗，只要以要求的格式把数据存在oss上就可以了吧？
参考回答：
嗯，是的哈，这个是下拉选择，嗯，格式对就可以
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