Flink CDC中使用per-job模式一切正常。但使用apllication模式大家遇到过吗？

在Flink CDC中，支持两种运行模式：Per-Job模式和Application模式。在Per-Job模式下，每个CDC任务都是一个独立的Flink任务，由Flink Session Cluster运行。在Application模式下，多个CDC任务可以在同一个Flink Application中运行，由Flink Application Cluster运行。

使用Per-Job模式时，每个CDC任务都是独立的，它们之间互不干扰，因此一切正常。而在Application模式下，多个CDC任务共享同一个Flink Application运行环境，可能会出现一些特殊情况，需要特别注意。

下面列举一些在使用Application模式时可能会遇到的问题：

端口冲突：如果多个CDC任务使用了相同的端口号，可能会出现端口冲突的问题。在使用Application模式时，建议使用动态端口分配，避免端口冲突。

资源竞争：如果多个CDC任务同时竞争同一份资源，可能会出现资源竞争的问题。例如，如果多个CDC任务同时读取同一张表，可能会导致数据冲突的问题。在使用Application模式时，建议对资源进行合理的分配和调度，避免资源竞争。

依赖冲突：如果多个CDC任务使用了不同版本的依赖库，可能会出现依赖冲突的问题。在使用Application模式时，建议使用统一的依赖管理工具，避免依赖冲突。

任务之间的通信：如果多个CDC任务需要进行通信，需要使用合适的通信方式。例如，可以使用Flink的广播变量进行任务之间的数据共享，或者使用Flink的网络通信进行任务之间的消息传递。

使用 Flink CDC 中的 per-job 模式一切正常，但是在使用 application 模式时遇到了问题。您想知道其他人是否也遇到过这个问题。

对于这个具体的问题，我无法提供确切的答案，因为问题出现的原因可能有很多种。不同的配置、环境和版本都可能导致此问题发生。

我建议您尝试以下步骤来解决问题：

1. 检查 Flink 和 CDC 的版本兼容性：确保您使用的 Flink 版本与 CDC 连接器版本兼容，并且连接器支持所使用的模式（per-job 或 application）。

2. 查看应用程序日志：根据错误消息中的提示，访问应用程序跟踪页面，查看每个尝试的日志。这些日志可能会提供更详细的错误信息，帮助您找到问题所在。

3. 检查 YARN 配置和资源限制：确保 YARN 的配置和资源限制满足您的应用程序需求。可能需要调整内存、CPU 和其他资源的分配。

4. 检查应用程序依赖项和部署方式：确认应用程序的依赖项正确地打包并在指定的路径可用。同时，确保应用程序的启动命令和参数正确设置。

5. 寻求 Flink 社区或邮件列表的帮助：如果以上步骤都无法解决问题，建议向 Flink 社区或邮件列表寻求支持。在社区中提供更详细的信息，如版本、配置文件内容、日志等，以便其他社区成员能够更好地帮助您解决问题。

请注意，由于无法确定您具体使用的环境和配置，以上建议仅供参考。建议根据实际情况进行调试和排查。