flink sql 依赖隔离怎么处理？

面对您提到的YARN环境下使用SQL任务时，UDF（用户自定义函数）与SQL jar之间、以及UDF相互之间的依赖冲突问题，采用独立的ClassLoaders来加载每个UDF及其相关jar确实是一个有效的解决方案。阿里云的DataWorks和EMR服务在处理这类问题上提供了一些高级特性和建议：

1. DataWorks:

   • 资源管理: DataWorks支持上传和管理各种类型的资源文件，包括UDF的jar包。您可以为每个UDF上传对应的jar，并在SQL任务中通过资源引用的方式指定使用哪个jar，这样可以避免直接依赖冲突。
   • 工作流与任务配置: 在创建SQL任务时，可以通过配置任务属性来指定依赖的资源库，确保每个UDF使用独立的环境执行，减少冲突。
   • Kubernetes应用: 如果您的环境允许，可以考虑使用Kubernetes集群运行任务，它提供了更灵活的资源隔离和配置选项。

2. E-MapReduce (EMR):

   • 依赖隔离: EMR支持自定义Spark或Flink等组件的启动参数，您可以在启动配置中利用--conf参数设置类加载策略，比如为不同的UDF配置独立的ClassLoaders。
   • Jars管理: 通过EMR的Hadoop或Spark配置，您可以上传并管理所有相关的jar文件，确保每个UDF有其专属的jar路径，从而在运行时通过特定的类加载机制加载，避免全局类路径污染。
   • YARN应用程序: 利用YARN的应用程序管理能力，为不同任务或UDF配置不同的容器执行环境，进一步实现资源和类加载器的隔离。

针对您提到的初步想法，实施时可能需要对Flink或Spark作业的提交脚本进行定制，确保每个UDF通过特定的命令行参数或者配置项指定了其专属的classloader和jar路径。同时，监控和日志系统也需相应调整，以便于追踪和调试潜在的类加载问题。

最后，考虑到长期维护和扩展性，逐步迁移到支持更细粒度资源管理和依赖隔离的平台或框架也是一个值得考虑的方向，如上述提及的阿里云DataWorks和EMR服务，它们能够提供更加完善的解决方案来应对复杂的依赖管理挑战。