<think>嗯，用户问的是
Flink CDC是否支持
YARN的
Application模式。我需要先回忆一下
Flink的不同部署
模式，特别是
YARN下的三种
模式：Session、Per-Job和
Application模式。
首先，确认
Flink CDC是什么。
Flink CDC是基于Apache
Flink的Change Data Capture库，用于捕获数据库的变更数据。用户可能是在问，当他们使用
Flink CDC构建一个应用时，能不能用
YARN的
Application模式来部署。
接下来，需要了解
YARN的
Application模式的特点。
Application模式下，每个应用单独启动一个
Flink集群，
任务完成后资源释放，适合生产环境，资源隔离性好。而Session
模式是共享集群，可能会有资源竞争问题，Per-Job
模式每个作业一个集群，但
Application模式更进一步，整个应用作为一个作业
提交，适合需要多个作业协作的场景。
然后，
Flink CDC本身是否和部署
模式有关？可能
Flink CDC作为库，主要和
Flink版本相关，而不是部署
模式。所以问题应该是
Flink在
YARN Application模式下是否支持
Flink CDC的功能。
需要确认
Flink版本。因为
Flink 1.11引入了
Application模式，而
Flink CDC可能需要特定版本的支持。比如
Flink CDC 2
.x可能需要
Flink 1.13+。所以如果用户使用的是较新的
Flink和
Flink CDC版本，应该是支持的。
另外，用户可能在部署时遇到了问题，比如依赖包如何打包，或者main方法是否正确。在
Application模式下，用户需要将
Flink CDC的依赖正确打包到uber jar中，并且确保入口类配置正确，这样才能在
YARN上启动。
可能的误区：用户可能混淆了部署
模式和CDC的支持，但实际上只要
Flink版本和CDC版本兼容，
Application模式应该是可行的。需要提醒用户检查版本兼容性，以及依赖是否正确包含，特别是数据库驱动和CDC连接器的依赖。
总结回答：是的，
Flink CDC支持
YARN Application模式，但需要注意
Flink和CDC版本，以及正确打包依赖。可能需要提供示例命令或配置要点，比如通过
yarn.provided
.lib
.dirs来避免上传大依赖，或者如何指定主类等。</think>是的，Apache
Flink CDC 支持在 **
YARN Application 模式** 下运行。以下是关键点说明：
---
### **
1. YARN Application 模式简介**
- **核心特点**：每个
Flink 应用单独启动一个专属集群，资源隔离性好，
任务完成后自动释放资源，适合生产环境。
- **与 Session/Per-Job
模式区别**：
- **Session
模式**：共享集群，资源竞争风险高。
- **Per-Job
模式**：每个作业独立集群，但需提前上传 JAR。
- **
Application 模式**：以“应用”为粒度
提交（可包含多个作业），直接通过
YARN 调度资源。
---
### **2
. Flink CDC 在
YARN Application 模式的兼容性**
- **支持版本**：
-
Flink 1.11+ 支持
YARN Application 模式。
-
Flink CDC 2
.x 要求
Flink 1.13+（推荐使用
Flink 1.17+ 和
Flink CDC 3
.0 获取最新功能）。
- **依赖管理**：需将
Flink CDC Connec
tor（如 `
flink-sql-connec
tor-mysql-cdc`）及其依赖（如 MySQL JDBC 驱动）打包到应用的 FAT JAR 中，或通过
YARN 的 `
yarn.provided
.lib
.dirs` 预上传依赖以加速分发。
---
### **3
. 部署步骤示例**
1. **打包应用**：
使用 Maven/Shade 插件生成包含
Flink CDC 和所有依赖的 JAR 文件。
```xml
<!-- pom
.xml 示例 -->
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com
.ververica</groupId>
<artifactId>
flink-connec
tor-mysql-cdc</artifactId>
<version>3
.0
.0</version>
</dependency>
</dependencies>
```
2
. **
提交到
YARN**：
通过 `
flink run-
application` 命令
提交：
```bash
./bin/
flink run-
application -t
yarn-
application \
-Djobmanager
.memory
.process
.size=2048m \
-Dtaskmanager
.memory
.process
.size=4096m \
-c com
.example
.CDCJob \
/path/
to/your-cdc-app
.jar
```
3
. **配置要点**：
- 确保
YARN 集群已部署 Hadoop 和
Flink。
- 若使用 HDFS 存储依赖，可通过 `
yarn.provided
.lib
.dirs` 减少上传时间：
```bash
-D
yarn.provided
.lib
.dirs="hdfs:///
flink/libs"
```
---
### **4
. 常见问题**
- **依赖冲突**：检查是否包含重复的库（如不同版本的 Kafka 客户端）。
- **网络权限**：确保
YARN 节点能访问源数据库（如 MySQL Binlog 端口开放）。
- **资源分配**：调整 `jobmanager
.memory
.process
.size` 和 `taskmanager
.memory
.process
.size` 避免 OOM。
---
### **5
. 总结**
Flink CDC 完全支持
YARN Application 模式，需注意版本兼容性、依赖打包和资源配置。该
模式适合生产环境，能有效管理资源并实现高可靠性的数据同步。如需具体代码示例或调优建议，可进一步提供使用场景细节。
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