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：

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

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。

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排查及解决步骤

1. 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。

   

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2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。