如何解決Flink提交PyFlink作業(yè)到Y(jié)arn Application時(shí)找不到Python任務(wù)腳本的問題?
Apr 19, 2025 pm 05:21 PMFlink提交PyFlink作業(yè)到Y(jié)arn時(shí)找不到Python腳本的解決方案
在使用Flink提交PyFlink作業(yè)到Y(jié)arn時(shí),如果遇到找不到Python腳本的錯(cuò)誤,通常是由于Python腳本路徑配置錯(cuò)誤或Python環(huán)境設(shè)置問題導(dǎo)致的。本文將分析并解決此問題。
您使用了以下命令提交PyFlink作業(yè):
./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
錯(cuò)誤信息如下:
<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>
該錯(cuò)誤表明Flink找不到指定的Python腳本wc2.py
。然而,提交Java作業(yè)時(shí)HDFS配置正常,說明HDFS配置本身沒有問題。
問題可能出在以下幾個(gè)方面:
-
Python腳本路徑: 仔細(xì)檢查
hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
路徑是否正確,以及wc2.py
文件是否存在于該路徑下。使用HDFS命令驗(yàn)證:hdfs dfs -ls hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
-
Python環(huán)境配置:
-pyclientexec
和-pyexec
參數(shù)指定了Python執(zhí)行環(huán)境。確保pyflink181.zip
中的Python環(huán)境配置正確,并且可以訪問HDFS。建議將參數(shù)直接指向HDFS上的Python環(huán)境路徑:-pyclientexec hdfs://nameservice1/pyflink/pyflink181.zip/pyflink181/bin/python -pyexec hdfs://nameservice1/pyflink/pyflink181.zip/pyflink181/bin/python
-
權(quán)限問題: 確保Flink作業(yè)具有訪問HDFS上Python腳本文件的權(quán)限。檢查文件權(quán)限:
hdfs dfs -ls -h hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
-
Flink和PyFlink版本兼容性: 確認(rèn)Flink版本與PyFlink版本兼容。版本不匹配可能導(dǎo)致問題。
通過以上步驟排查,您應(yīng)該能夠找到并解決Flink提交PyFlink作業(yè)時(shí)找不到Python腳本的問題。如果問題仍然存在,請檢查Flink和PyFlink的日志文件,尋找更多線索。
以上是如何解決Flink提交PyFlink作業(yè)到Y(jié)arn Application時(shí)找不到Python任務(wù)腳本的問題?的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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PHP開發(fā)AI文本摘要的核心是作為協(xié)調(diào)器調(diào)用外部AI服務(wù)API(如OpenAI、HuggingFace),實(shí)現(xiàn)文本預(yù)處理、API請求、響應(yīng)解析與結(jié)果展示;2.局限性在于計(jì)算性能弱、AI生態(tài)薄弱,應(yīng)對策略為借力API、服務(wù)解耦和異步處理;3.模型選擇需權(quán)衡摘要質(zhì)量、成本、延遲、并發(fā)、數(shù)據(jù)隱私,推薦使用GPT或BART/T5等抽象式模型;4.性能優(yōu)化包括緩存、異步隊(duì)列、批量處理和就近區(qū)域選擇,錯(cuò)誤處理需覆蓋限流重試、網(wǎng)絡(luò)超時(shí)、密鑰安全、輸入驗(yàn)證及日志記錄,以確保系統(tǒng)穩(wěn)定高效運(yùn)行。

要將AI情感計(jì)算技術(shù)融入PHP應(yīng)用,核心是利用云服務(wù)AIAPI(如Google、AWS、Azure)進(jìn)行情感分析,通過HTTP請求發(fā)送文本并解析返回的JSON結(jié)果,將情感數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫,從而實(shí)現(xiàn)用戶反饋的自動(dòng)化處理與數(shù)據(jù)洞察。具體步驟包括:1.選擇適合的AI情感分析API,綜合考慮準(zhǔn)確性、成本、語言支持和集成復(fù)雜度;2.使用Guzzle或curl發(fā)送請求,存儲情感分?jǐn)?shù)、標(biāo)簽及強(qiáng)度等信息;3.構(gòu)建可視化儀表盤,支持優(yōu)先級排序、趨勢分析、產(chǎn)品迭代方向和用戶細(xì)分;4.應(yīng)對技術(shù)挑戰(zhàn),如API調(diào)用限制、數(shù)
