


Pourquoi signale-t-il une erreur lors de la soumission d'un travail de pyflink sur le fil?
La soumission de travail Pyflink a échoué sur le fil: analyse des causes des scripts et solutions Python manquants
Lors de la soumission d'un travail pyflink à l'aide du fil, vous pouvez rencontrer une erreur dans laquelle le script Python n'est pas trouvé, tel que:
<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>
Cela se produit généralement lorsque vous utilisez les commandes suivantes:
./flink run-application -t yarn-application \ -Dyarn.Application.Name = FlinkcdCTestpython \ -Dyarn.Provided.lib.Dirs = "HDFS: // Namesservice1 / 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
En revanche, la soumission de Java n'a généralement pas de problèmes:
./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: // Namesservice1 / Pyflink / Flink-Dist-181" \ hdfs: //nameservice1/pyflink/statemachineexample.jar
Le travail Java a été soumis avec succès, indiquant que la configuration HDFS est correcte. Le problème est le chemin de script Python ou la configuration du travail Pyflink.
Étapes de dépannage et de résolution
Vérifiez le chemin de script Python: utilisez
hdfs dfs -ls hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
pour vérifier si le scriptwc2.py
existe dans le chemin HDFS spécifié. S'il n'existe pas, assurez-vous que le script est téléchargé correctement sur le chemin.Vérifiez la configuration de Pyflink: Double-vérifiez
-pyarch
,-pyclientexec
et-pyexec
pour s'assurer qu'ils pointent exactement vers l'environnement Pyflink et l'interpréteur Python.pyflink181.zip
doit contenir toutes les bibliothèques Python et les environnements d'exécution nécessaires.Problème des autorisations: Utilisez
hdfs dfs -ls -h hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
pour afficher les autorisations HDFS du script. Si les autorisations sont insuffisantes, utilisezhdfs dfs -chmod 755 hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
pour modifier les autorisations pour garantir que les utilisateurs de fil et de Flink ont lu les autorisations.Analyse du journal: activer la journalisation détaillée de Flink et du fil, analyser les journaux d'erreur pour des informations d'erreur plus spécifiques et où elle se produit.
Compatibilité de l'environnement Python: assurez-vous que la version Python utilisée par Pyflink est cohérente avec la version utilisée lors du développement de scripts et évitez les versions incompatibles qui provoquent le non-reconnu ou l'exécution du script.
Grâce aux étapes ci-dessus, dépannage systématiquement le problème et ajustant la configuration en fonction de la situation réelle, vous pouvez résoudre le problème que le script Python ne peut être trouvé lorsque le travail Pyflink est soumis sur le fil. Si le problème persiste, fournissez des informations de journal de flux et de fil plus détaillées pour une analyse plus approfondie.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Le chargeur de classe garantit la cohérence et la compatibilité des programmes Java sur différentes plates-formes via le format de fichier de classe unifié, le chargement dynamique, le modèle de délégation parent et les bytecode indépendants de la plate-forme et réalisent l'indépendance de la plate-forme.

Le code généré par le compilateur Java est indépendant de la plate-forme, mais le code finalement exécuté est spécifique à la plate-forme. 1. Le code source Java est compilé en bytecode indépendant de la plate-forme. 2. Le JVM convertit le bytecode en code machine pour une plate-forme spécifique, garantissant un fonctionnement multiplateforme mais les performances peuvent être différentes.

Le multithreading est important dans la programmation moderne car elle peut améliorer la réactivité du programme et l'utilisation des ressources et gérer des tâches simultanées complexes. JVM assure la cohérence et l'efficacité des multitheads sur différents systèmes d'exploitation grâce à la cartographie des filetages, au mécanisme de planification et au mécanisme de verrouillage de synchronisation.

L'indépendance de la plate-forme de Java signifie que le code écrit peut fonctionner sur n'importe quelle plate-forme avec JVM installé sans modification. 1) Le code source Java est compilé en bytecode, 2) ByteCode est interprété et exécuté par le JVM, 3) le JVM fournit des fonctions de gestion de la mémoire et de collecte des ordures pour s'assurer que le programme s'exécute sur différents systèmes d'exploitation.

JavaApplicationsCanindeenCounterPlatform-spécificiSUesSuSesSetheTethejvm'sabstraction.reasonsinclude: 1) nativecode et libraires, 2) OperatingSystemdifferences, 3) jvmimplementationvariations, et4) condason

Le cloud computing améliore considérablement l'indépendance de la plate-forme de Java. 1) Le code Java est compilé en bytecode et exécuté par le JVM sur différents systèmes d'exploitation pour assurer le fonctionnement multiplateforme. 2) Utilisez Docker et Kubernetes pour déployer des applications Java pour améliorer la portabilité et l'évolutivité.

Java'splatformIndependenceNallowsDeveloperstowRiteCodeoncerandUnitonanyDeviceoroswithajvm. ThisisachievedthroughPulingToBytecode, quithejvMinterpretsorcompimentsAtruntime.ThisfeureHassignifant Boosttedjava'sadoptionDuetocross-PlatformDoyment, SplateFor, SplateformDoyment, sadoptionDuetocross-PlatformDoyment, Sendjava'sadoptionDuetocross-PlatformDoyment, Sendjava'sadoptionDuetocross-PlatformDoyment, Sendjava'sadoptionDuetocross-PlatformDoyment, SADOPtiondUtocross-PlatformDoyment, SADOPtiondUetocross-PlatformDoyment.

Les technologies de conteneurisation telles que Docker améliorent plutôt que de remplacer l'indépendance de la plate-forme de Java. 1) Assurer la cohérence entre les environnements, 2) Gérer les dépendances, y compris des versions JVM spécifiques, 3) Simplifier le processus de déploiement pour rendre les applications Java plus adaptables et gérables.


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