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在YARN上提交PyFlink作业时,遇到无法找到Python脚本的错误,可能原因包括:脚本路径错误、权限问题、依赖文件未上传、环境变量设置不当。解决方法:确认并使用绝对路径提交脚本,检查并调整文件权限,确保所有依赖文件通过--pyFiles参数上传,正确设置PYTHONPATH环境变量,查看YARN日志查找具体错误信息。
本文针对在YARN上提交PyFlink作业时报错“找不到Python脚本”的问题,进行了深入分析和解决方案的探讨。该错误可能源于脚本路径错误、权限问题、依赖文件缺失、环境变量设置错误等多种原因。文章详细介绍了如何通过验证脚本路径、检查PyFlink配置、调整文件权限、分析YARN和Flink日志以及确认Python环境兼容性等步骤来排查并解决此问题,并结合实际案例,提供了具体的命令和操作方法,帮助用户快速定位并修复错误,成功提交PyFlink作业。
PyFlink作业在YARN上提交失败:Python脚本缺失原因分析及解决方法
使用YARN提交PyFlink作业时,可能会遇到找不到Python脚本的错误,例如:
<code>2024-05-24 16:38:02,030 info org.apache.flink.client.python.pythondriver [] - pyflink181.zip/pyflink181/bin/python: can't open file 'hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py': [errno 2] no such file or directory</code>
这通常发生在使用以下类似命令时:
./flink run-application -t yarn-application \ -dyarn.application.name=flinkcdctestpython \ -dyarn.provided.lib.dirs="hdfs://nameservice1/pyflink/flink-dist-181" \ -pyarch hdfs://nameservice1/pyflink/pyflink181.zip \ -pyclientexec pyflink181.zip/pyflink181/bin/python \ -pyexec pyflink181.zip/pyflink181/bin/python \ -py hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
与之对比,Java作业提交则通常不会出现问题:
./flink run-application -t yarn-application \ -djobmanager.memory.process.size=1024m \ -dtaskmanager.memory.process.size=1024m \ -dyarn.application.name=flinkcdctest \ -dyarn.provided.lib.dirs="hdfs://nameservice1/pyflink/flink-dist-181" \ hdfs://nameservice1/pyflink/statemachineexample.jar
Java作业成功提交,说明HDFS配置正确,问题在于PyFlink作业的Python脚本路径或配置。
排查及解决步骤
-
验证Python脚本路径: 使用
hdfs dfs -ls hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
命令检查脚本wc2.py
是否存在于指定的HDFS路径。如果不存在,请确保正确上传脚本到该路径。 -
检查PyFlink配置: 仔细检查
-pyarch
、-pyclientexec
和-pyexec
参数,确保它们准确指向PyFlink环境和Python解释器。pyflink181.zip
必须包含所有必要的Python库和执行环境。 -
权限问题: 使用
hdfs dfs -ls -h hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
查看脚本的HDFS权限。 如果权限不足,使用hdfs dfs -chmod 755 hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
修改权限,确保YARN和Flink用户拥有读取权限。 -
日志分析: 启用Flink和YARN的详细日志记录,分析错误日志以获取更具体的错误信息和发生位置。
-
Python环境兼容性: 确保PyFlink使用的Python版本与开发脚本时使用的版本一致,避免版本不兼容导致脚本无法识别或执行。
通过以上步骤,系统地排查问题,并根据实际情况调整配置,即可解决PyFlink作业在YARN上提交时找不到Python脚本的问题。 如果问题仍然存在,请提供更详细的Flink和YARN日志信息以便进一步分析。
文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《在YARN上提交PyFlink作业时,遇到无法找到Python脚本的错误,可能原因包括:脚本路径错误、权限问题、依赖文件未上传、环境变量设置不当。解决方法:确认并使用绝对路径提交脚本,检查并调整文件权限,确保所有依赖文件通过--pyFiles参数上传,正确设置PYTHONPATH环境变量,查看YARN日志查找具体错误信息。》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

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