Flink CDC 使用yarn- application提交python作业报错，有遇到过的么？

根据您提供的问题描述，Flink CDC 使用 YARN Application 模式提交 Python 作业时出现报错，以下是可能的原因分析及解决方案：

1. 环境兼容性问题

Flink 1.18.1 和 Python 3.8 的组合可能存在兼容性问题。根据知识库中的信息，Flink 对 Python 环境有明确的版本要求： - 实时计算引擎 VVR 8.0.11 及以上版本预装 Python 3.9.21。 - 如果使用较低版本的 Python（如 3.7.9），需要对 PyFlink 作业进行重新测试和部署。

建议操作： - 确保 Flink 集群中预装的 Python 版本与您的代码兼容。如果集群默认使用 Python 3.9.21，而您的代码依赖 Python 3.8，请尝试升级代码以适配 Python 3.9.21。 - 如果无法升级代码，可以考虑在 YARN 容器中自定义 Python 环境，并通过 pyflink 的配置指定 Python 解释器路径。

2. YARN Application 模式下的资源限制

YARN Application 模式下，Flink 作业的资源分配可能会受到限制，导致作业启动失败或运行异常。常见问题包括： - 资源不足：YARN 队列的资源配额不足以支持作业启动。 - IP 地址不足：项目空间剩余的 IP 数量不足以满足 TaskManager 的需求。

建议操作： - 检查 YARN 队列的资源配额，确保有足够的内存和 CPU 资源分配给作业。 - 减少作业的并发度或合理配置槽位（slots），以降低资源需求。 - 如果 IP 地址不足，可以修改工作空间的虚拟交换机配置。

3. 自定义连接器未正确上传

如果您的作业依赖自定义连接器（如 Flink CDC 连接器），但未将其正确上传到 OSS 或其他存储位置，可能会导致作业启动失败。

建议操作： - 确保所有自定义连接器已上传到 OSS，并在作业配置中正确引用。 - 检查连接器的版本是否与 Flink 1.18.1 兼容。

4. gRPC 消息大小限制

Flink 在生成 JobGraph 时，如果作业逻辑过于复杂，可能会导致 gRPC 消息超出默认大小限制（41943040 字节）。

建议操作： - 在作业的其他配置中添加以下参数，以增加 gRPC 消息的最大大小限制：

table.exec.operator-name.max-length: 1000

5. 内部 API 冲突

如果您在代码中依赖了 Flink 的内部 API（如 org.apache.flink.table.planner.plan.metadata.FlinkRelMetadataQuery），而这些 API 在阿里云版本中进行了优化，可能会导致包冲突或方法缺失。

建议操作： - 确保代码中仅调用 Flink 明确标注为 @Public 或 @PublicEvolving 的公开方法。 - 如果必须使用内部 API，请检查其版本兼容性，并考虑替换为官方推荐的替代方案。

6. 日志排查与调试

为了进一步定位问题，可以通过以下方式获取更多调试信息： - 在 Python 自定义函数中添加日志输出，示例如下：

import logging

@udf(result_type=DataTypes.BIGINT())
def add(i, j):
    logging.info("hello world")
    return i + j

• 查看 TaskManager 的日志文件，分析具体的错误堆栈信息。

7. 其他注意事项

• Python 依赖管理：确保所有第三方 Python 包已正确安装并添加到 PYTHONPATH 中。可以通过 requirements.txt 文件管理依赖。
• JDK 版本兼容性：Flink 运行环境仅支持 JDK 8 和 JDK 11。如果您的 Python 作业依赖第三方 JAR 包，请确保其与 JDK 版本兼容。

总结

根据上述分析，您可以按照以下步骤逐步排查问题： 1. 检查 Python 环境版本是否与 Flink 兼容。 2. 确保 YARN 队列资源充足，并合理配置并发度和槽位。 3. 确认自定义连接器已正确上传并引用。 4. 增加 gRPC 消息大小限制，避免因 JobGraph 过大导致的启动失败。 5. 避免使用 Flink 的内部 API，改用公开方法。 6. 添加日志输出，查看 TaskManager 日志以获取详细错误信息。

如果问题仍未解决，请提供具体的错误日志，以便进一步分析。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。