<think>我们正在解决Flink在Yarn上提交任务时出现的`ClusterDeploymentException
:CouldnotdeployYarnjobcluster`错误。根据提供的引用和常见原因，我们可以从以下几个方面进行排查和解决：###1
.**依赖冲突问题**
-当任务中引入了额外的依赖（如HBase）时，可能会与Flink或Yarn环境中的库冲突。引用[1]中提到，在本地测试正常，但发布到Yarn上运行报错，去掉HBase依赖后读取HDFS文件正常。这表明可能是依赖冲突。
-**解决方案**：检查并排除冲突的依赖。可以尝试使用`mvndependency
:tree`分析依赖树，排除重复或冲突的依赖。或者，将依赖的scope设置为`provided`（如果这些依赖在集群中已经存在）。###2
.**打包问题**
-引用[2]指出，打包时生成了两个
jar：一个是不带依赖的
jar（如`flink
-1
.0-SNAPSHOT
.jar`），另一个是带依赖的
jar（如`flink
-1
.0-SNAPSHOT
-jar-with
-dependencies
.jar`）。如果提交了带依赖的
jar，而其中包含了Flink或Hadoop的库，可能导致与集群环境中的版本冲突。
-**解决方案**：提交作业时，使用不带依赖的
jar（即普通打包的
jar），并确保所有依赖项在集群的`lib`目录中或通过YARN的分布式缓存提供。或者，使用Flink的`
-C`参数指定额外的依赖。###3
.**版本不一致问题**
-引用[3]提到，本地开发环境（如IDE中）的Flink版本与集群上的Flink版本不一致（本地1
.11
.0，集群1
.13
.1），升级本地版本到1
.13
.1后问题解决。
-**解决方案**：确保本地开发环境和集群上的Flink版本一致。检查pom
.xml中的Flink版本号，修改为与集群相同的版本。###4
.**资源不足**
-如果Yarn集群资源不足（如内存、CPU等），也可能导致部署失败。但错误信息可能不同，不过也应考虑。
-**解决方案**：检查Yarn资源管理器界面，确认资源使用情况。调整Flink作业的资源请求（如`
-yjm`设置JobManager内存，`
-ytm`设置TaskManager内存）。###5
.**配置问题**
-检查Flink的配置文件（如`flink
-conf
.yaml`）和Yarn的配置（如`yarn
-site
.xml`）是否正确，特别是与网络、资源分配相关的配置。
-确保Hadoop的配置文件（`core
-site
.xml`,`hdfs
-site
.xml`,`yarn
-site
.xml`）在Flink的`conf`目录下或被打包到
jar中（推荐放在`conf`目录）。###6
.**其他常见排查步骤**
-**查看日志**：在Flink提交命令中加入`
-yd`（后台运行）和`
-yD`（输出日志）参数，或者查看Yarn的日志（通过Yarn的WebUI或`yarnlogs
-applicationId<appId>`命令）。
-**网络问题**：确保集群各节点之间网络通畅，特别是JobManager和TaskManager之间的通信。
-**权限问题**：检查提交作业的用户是否有权限在Yarn上运行作业。###总结步骤1
.**统一版本**：确认本地Flink版本与集群一致。2
.**检查依赖**：排除冲突依赖，使用正确方式打包（通常提交不带依赖的
jar）。3
.**资源调整**：根据集群资源情况调整Flink作业的资源参数。4
.**查看日志**：通过日志定位具体错误原因。请根据上述步骤逐一排查，通常可以解决大部分`CouldnotdeployYarnjobcluster`的问题。§§相关问题§§1
.如何检查Flink作业的依赖冲突？2
.FlinkonYarn的部署模式有哪些？各有什么特点？3
.如何调整Flink作业在Yarn上的资源分配？4
.如何查看FlinkonYarn作业的详细日志？</think>### Flink Yarn ClusterDeploymentException 解决方案
出现 `ClusterDeploymentException
: Could not deploy Yarn job cluster` 错误通常由以下原因导致，请按步骤排查：
---
#### 1
. **依赖冲突问题**（最常见）
当引入额外依赖（如 HBase）时，可能与集群环境冲突：
- **现象**：本地运行正常，但提交 Yarn 失败[^1]
- **解决方案**：
- 检查 `pom
.xml` 中的依赖作用域：
```xml
<!
-- 集群已存在的依赖设为 provided
-->
<dependency>
<groupId>org
.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase
-client</artifactId>
<version>${hbase
.version}</version>
<scope>provided</scope> <!
-- 关键修改
-->
</dependency>
```
- 使用 `mvn dependency
:tree` 分析冲突依赖
- 提交时通过 `
-yt` 指定用户
Jar：
```bash
flink run
-m yarn
-cluster
-yt /
path/to/your
.jar main
-class
```
---
#### 2
. **打包方式错误**
错误打包会导致依赖嵌套冲突：
- **错误示例**：提交包含所有依赖的 fat
jar（如 `*
-jar-with
-dependencies
.jar`）[^2]
- **正确做法**：
- 只打包用户代码（不含 Flink/Hadoop 依赖）：
```xml
<plugin>
<artifactId>maven
-assembly
-plugin</artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>
jar-with
-dependencies</descriptorRef> <!
-- 移除此行
-->
</descriptorRefs>
</configuration>
</plugin>
```
- 提交标准
Jar：`your
-app
-1
.0.jar`（非 `*
-with
-dependencies
.jar`）
---
#### 3
. **版本不匹配**
Flink 客户端与集群版本不一致：
- **案例**：本地 1
.11
.0 开发，集群 1
.13
.1 运行报错[^3]
- **解决方案**：
- 统一开发环境和集群的 Flink 版本（检查 `pom
.xml`）
- 确保 Hadoop 版本兼容（推荐使用 Flink 官方验证的组合）
---
#### 4
. **资源配置问题**
资源不足或配置错误：
- **检查点**：
- 通过 `flink
-conf
.yaml` 调整资源：
```yaml
# 增加 JobManager 内存
jobmanager
.memory
.process
.size
: 2
04
8m
# 调整 TaskManager 槽位
taskmanager
.number
OfTaskSlots
: 4
```
- 提交时指定资源：
```bash
flink run
-m yarn
-cluster
-yjm 2
04
8 -ytm 4
096 your
-app
.jar
```
---
#### 5
. **环境配置缺失**
集群必要配置未同步：
- **必须操作**：
- 将 Hadoop 的 `core
-site
.xml`, `hdfs
-site
.xml`, `yarn
-site
.xml` 复制到 Flink 的 `conf/` 目录
- 设置环境变量：
```bash
export HADOOP_
CLASSPATH=$(hadoop
classpath)
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
```
---
#### 6
. **日志诊断**
获取详细错误信息：
```bash
# 查看 Yarn 日志
yarn logs
-applicationId <your_application_id>
# 启用 Flink 调试日志
flink run
-d
-m yarn
-cluster your
-app
.jar
```
> **关键提示**：
80% 的案例通过**依赖作用域调整**（`<scope>provided</scope>`）和**正确打包方式**解决[^1][^2]。若问题持续，请检查集群防火墙、DNS 解析等基础设施。
本文介绍了一种常见的Tomcat启动失败的情况，即多个上下文拥有相同的路径导致的问题，并给出了具体的解决步骤：通过修改eclipse下的server.xml文件来避免路径重复。
扫一扫
1453
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
