在大数据领域，Flink是一个非常流行的流处理引擎，而Yarn则是Apache Hadoop的资源管理器。在使用Flink时，我们通常会将任务提交到Yarn集群中来进行执行，但有时候可能会遇到“flink任务提交到yarn老是莫名奇妙停了”的问题。那么这个问题是如何引起的呢？如何解决呢？
首先，让我们来看一下可能导致这个问题的原因。在Flink任务提交到Yarn时，有一些常见的问题会导致任务停止。其中包括Yarn资源不足、Yarn集群配置不正确、Flink任务本身存在问题等。下面我们通过一个例子来说明一下。
假设我们有一个简单的Flink任务，用来统计输入数据中各个单词的频率。我们将这个任务提交到Yarn集群中执行，但是任务总是在一段时间后停止。
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> text = env.fromElements("Hello Flink", "Hello World", "Flink is great");
DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text
.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {
for (String word : line.split(" ")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
})
.keyBy(0)
.sum(1);
wordCounts.print();
env.execute("WordCount");
}
}
这个简单的WordCount任务会从输入数据中统计单词的频率，并将结果打印出来。但是如果我们将这个任务提交到Yarn集群中执行，可能会出现停止的情况。这时候我们可以通过以下几种方式来解决这个问题：
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检查Yarn集群的资源配置。确保Yarn集群有足够的资源来执行Flink任务。可以通过Yarn的Web界面或者命令行工具来查看资源使用情况。
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检查Flink任务的日志。查看任务的日志可以帮助我们找到任务停止的原因。通常日志中会包含错误信息或者异常堆栈信息。
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调整Flink任务的并行度。有时候任务的并行度设置不合理会导致任务停止。可以尝试调整任务的并行度来解决问题。
通过以上方法，我们可以逐步排查并解决“flink任务提交到yarn老是莫名奇妙停了”的问题。当然，在实际应用中可能会有更复杂的情况，需要根据具体情况进行调整和优化。
下面是一个使用Mermaid语法绘制的旅行图，展示了排查和解决“flink任务提交到yarn老是莫名奇妙停了”的过程：
journey
title Flink任务提交到Yarn问题排查和解决过程
section 问题出现
Flink任务提交到Yarn后莫名停止
section 排查原因
检查Yarn资源配置
查看Flink任务日志
调整任务并行度
section 解决问题
优化Yarn资源配置
修改Flink任务逻辑
调整任务并行度
通过以上步骤，我们可以逐步排查和解决“flink任务提交到yarn老是莫名奇妙停了”的问题，确保任务能够正常执行并得到正确的结果。在大数据处理中，排查和解决问题是非常重要的一环，可以提高任务的稳定性和性能。
总的来说，当遇到“flink任务提交到yarn老是莫名奇妙停了”的问题时，我们需要注意Yarn资源配置、Flink任务逻辑、任务并行度等多个方面，通过排查逐步解决问题，确保任务能够正常执行。希望本文对您有所帮助，谢谢阅
