Flink在 k8s 上部署作业会碰到 NoClassDefFoundError 的问题吗？

NoClassDefFoundError 是一个 Java 运行时错误，表示 JVM 或 ClassLoader 无法找到类的定义。这个错误可能由多种原因引起，包括类路径配置不正确、JAR 包冲突或缺失等。

在 Kubernetes 上部署 Flink 作业时，确实可能会遇到 NoClassDefFoundError。以下是一些可能导致这个问题的常见原因和相应的解决方法：

依赖问题：确保你的 Flink 作业包含了所有必要的依赖，并且没有版本冲突。可以使用 Maven 或 Gradle 等构建工具来管理依赖，并生成一个包含所有依赖的 "fat" JAR 或 "uber" JAR。

类加载器问题：Flink 使用自己的类加载器来加载作业代码和依赖，以避免类冲突。但在某些情况下，这可能导致类加载问题。你可以尝试调整 Flink 的类加载器设置，例如通过设置 classloader.resolve-order 参数。

Kubernetes 配置：确保你的 Kubernetes 部署配置正确，特别是与 Flink 作业相关的卷（Volumes）和挂载路径（Mount Paths）。如果 Flink 作业需要访问某些外部资源或配置文件，这些文件必须正确挂载到 Flink TaskManager 的容器中。

环境差异：开发环境和生产环境之间可能存在差异，例如 Java 版本、操作系统或网络配置等。确保你的 Flink 作业在 Kubernetes 集群上的环境与开发环境尽可能一致。

Flink 版本与 Kubernetes 集成：确保你使用的 Flink 版本与 Kubernetes 集成兼容。Flink 社区提供了 Flink Kubernetes Operator 和原生 Kubernetes 集成（Native Kubernetes Integration）两种不同的方式来在 Kubernetes 上部署 Flink。根据你的需求和 Flink 版本，选择合适的集成方式。

日志和调试：查看 Flink JobManager 和 TaskManager 的日志，以获取更多关于 NoClassDefFoundError 的详细信息。日志中通常会包含导致错误的类名和堆栈跟踪，这有助于定位问题。

社区和文档：搜索 Flink 社区和官方文档，看看是否有其他人遇到了类似的问题，并找到了解决方案。

在 Run/Debug Configurations 中勾选 Include dependencies with “Provided” scope，保存之后再运行。

——参考链接。

确保所有必要的Flink依赖、用户自定义代码的依赖以及任何外部系统连接器（如Kafka、HDFS等）的依赖都已经打包进Flink作业的Uber JAR

NoClassDefFoundError 是 Java 中的一个错误，通常意味着 Java 虚拟机在类加载过程中找不到某个类。这种情况可能是由于一些原因，如版本冲突、依赖问题，或者资源文件没有被正确地打包在 JAR 或者 WAR 文件中。

关于在 Kubernetes (k8s) 上部署 Flink 作业时出现 NoClassDefFoundError 的问题，这可能是由于一些特定的配置或者环境问题。例如，可能存在版本兼容性问题，或者某些依赖没有被正确地打包和分发。

对于你提到的问题，即 Kubernetes 上有时会出现，而 Yarn 上则不会出现，这可能是由于 Yarn 和 Kubernetes 在处理资源管理和依赖管理上的差异。Yarn 是专门为 Hadoop 生态系统设计的，它在处理资源管理和依赖关系方面可能更加成熟和稳定。

这里有一些可能的解决方案：

1. 检查 Flink 和相关依赖的版本是否兼容。确保你正在使用的所有 Flink 组件和相关库的版本都是相互兼容的。
2. 检查你的资源打包和分发方式。确保所有的依赖都被正确地打包在 JAR 或者 WAR 文件中，并且这些文件被正确地分发到集群中的每个节点。
3. 尝试更新你的 Flink 和相关库到最新版本。有时候这种问题可能是由于库中的bug或者一些未被注意到的问题导致的，更新到最新版本可能会解决这些问题。
4. 如果问题依然存在，你可能需要深入调查具体的原因。这可能涉及到查看集群的日志，分析 Flink 作业的执行过程，以及与 Flink 社区和相关开发者进行交流。

希望这些建议对你有所帮助！如果你需要更具体的帮助，例如查看日志、分析代码或者与社区交流，请提供更多的信息，我会很乐意帮助你。

在 Apache Flink 部署到 Kubernetes (k8s) 上运行作业时，确实有可能遇到 NoClassDefFoundError 类型的问题，这是因为这种错误通常发生在 Java 应用程序运行时找不到某个必需的类定义。在容器化的环境中，比如 Kubernetes，这类问题的出现原因往往与以下几点相关：

1. 依赖缺失：

   • 如果在打包作业 JAR 文件时没有正确包含所有运行时依赖，或者使用的镜像中未包含必要的 Flink 和用户自定义依赖库，就会导致运行时找不到所需的类。

2. 类路径配置不当：

   • 在 Kubernetes 中，应用程序的类路径配置可能需要在 Pod 定义或 Flink 的配置中明确指定附加的依赖路径。

3. Flink 版本变化：

   • 如果在不同部署环境中使用了不同版本的 Flink，可能导致某些类在新版或旧版中不存在或发生了变动。

4. Kubernetes 的类加载器隔离：

   • 在 K8s 中，由于容器隔离机制和类加载器的特性，可能会因为类加载顺序或上下文而导致类找不到。

5. 资源限制：

   • 如果 K8s 对容器内资源做了严格的限制，例如内存限制过低，可能会造成类加载失败，尽管这不是典型的 NoClassDefFoundError，但在极端情况下也可能表现为类似问题。

若在 YARN 上没有此类问题，则可能是因为 YARN 提供的资源管理和依赖管理机制与 Flink 更加兼容或者配置得更为完善。要解决在 Kubernetes 上的 NoClassDefFoundError 问题，请检查如下方面：

• 确保作业 JAR 包含所有必需的依赖（包括用户自定义代码和第三方库），并且这些依赖在容器镜像中可用。
• 根据 Flink 文档配置 Kubernetes 部署相关的类路径设置。
• 检查 Flink 配置文件（如 flink-conf.yaml）中是否正确设置了与 Kubernetes 相关的配置项。
• 确认使用的 Flink 版本和组件（如 connector）与作业代码所依赖的版本相匹配。

是的，Flink 在 Kubernetes 上部署作业时确实可能出现 ClassNotFoundException 或者 NoClassDefFoundError 类似的问题。这通常是由于容器镜像中的某些依赖关系没有得到正确的打包和分发造成的。

要避免这些问题，通常的做法包括以下几个方面：

确认 Dockerfile：确保你的 Dockerfile 包含了所有的依赖项，并且这些依赖项都被正确地复制到了镜像中。Dockerfile 示例：

FROM openjdk:8u172-jdk-alpine AS builder-base
ADD target/* ./
RUN apk add --no-cache curl wget bash git openssh-client libaio-dev ca-certificates tzdata shadow tar gzip bison flex pcre-dev freetype-dev fontconfig-dev xz-utils icu-dev gmp-dev jemalloc-dev libunwind-dev libffi-dev libgssapi_krb5.so.2 libkrb5support.so.2 libcom_err.so.2 libssl.so.1.0.0 libcrypto.so.1.0.0 libcurl.so.4 librttopo.so.0 libstdc++.so.6 libgcc_s.so.1 libmnl.so.2 libnetfilterQueue.so.1 libnfgen.so.0 libnftl.so.0 libncursesw.so.5 libpam.so.0 libpng16.so.18 libprotobuf-lite.so.12 libprotobuf-cpp-plugins-shared.so.1 libprotobuf-cpp-lite.so.12 libprotobuf-cpp-shared.so.12 libprotobuf-cpp-plugin-libprotoc.so.12 libprotobuf-cpp-plugin-nanopb.so.12 libprotobuf-cpp-plugin-grpc.so.12 libprotobuf-cpp-plugin-zlib.so.12 libprotobuf-cpp-plugin-fastjson.so.12 libprotobuf-cpp-plugin-openjpeg.so.12 libprotobuf-cpp-plugin-turbojpeg.so.12 libprotobuf-ccpp.so.12 libprotobuf-cpplite.so.12 libprotobuf-cppshared.so.12 libprotobuf-cppplugin-libprotoc.so.12 libprotobuf-cppplugin-nanopb.so.12 libprotobuf-cppplugin-grpc.so.12 libprotobuf-cppplugin-zlib.so.12 libprotobuf-cppplugin-fastjson.so.12 libprotobuf-cppplugin-openjpeg.so.12 libprotobuf-cppplugin-turbojpeg.so.12 libprotobuf-cpp.so.12 libprotobuf-cpplite.so.12 libprotobuf-cppshared.so.12 libprotobuf-cppplugin-libprotoc.so.12 libprotobuf-cppplugin-nanopb.so.12 libprotobuf-cppplugin-grpc.so.12 libprotobuf-cppplugin-zlib.so.12 libprotobuf-cppplugin-fastjson.so.12 libprotobuf-cppplugin-openjpeg.so.12 libprotobuf-cppplugin-turbojpeg.so.12 libprotobuf-cpp.so.12 libprotobuf-cpplite.so.12 libprotobuf-cppshared.so.12 libprotobuf-cppplugin-libprotoc.so.12 libprotobuf-cppplugin-nanopb.so.12 libprotobuf-cppplugin-grpc.so.12 libprotobuf-cppplugin-zlib.so.12 libprotobuf-cppplugin-fastjson.so.12 libprotobuf-cppplugin-openjpeg.so.12 libprotobuf-cppplugin-turbojpeg.so.12
COPY build/libs/*.jar app.jar
CMD ["app.jar"]

验证镜像构建结果：确保从 Dockerfile 构建出来的镜像包含了所有必需的依赖项。可以通过 docker run 命令启动镜像，查看输出内容来验证这一点。

调整 Pod 配置：在 pod 的 YAML 文件中，确保指定了正确的环境变量和资源请求。有时，缺少某些环境变量也会引发 ClassNotPresent 错误。

检查 K8S 日志：查找有关ClassNotFoundException或其他相关错误的消息，看看是否有任何额外的提示可以帮助定位问题所在。

升级软件组件：确保你的 Flink 版本与 Kubernetes 和其它依赖组件相匹配。有时候，不同版本之间可能存在不兼容的情况。

Flink在k8s上部署作业可能会遇到NoClassDefFoundError的问题。这个问题通常是由于类路径问题引起的，可能是由于依赖项未正确配置或打包导致的。

在k8s上部署Flink作业时，需要确保所有依赖项都被正确地包含在容器镜像中，并且类路径设置正确。如果某个依赖项没有正确包含或配置，就可能导致NoClassDefFoundError异常。

另外，如果在k8s上出现该问题，而在yarn上没有问题，可能是因为两个环境中的类加载机制不同导致的。可以尝试检查和调整k8s环境中的类加载器配置，以确保所有依赖项都能被正确加载。

在Kubernetes（K8s）上部署Flink作业时，确实可能会遇到NoClassDefFoundError的问题。这通常是由于类路径问题导致的，例如Flink作业所需的依赖库没有正确地包含在应用程序的类路径中。以下是一些建议，希望能帮助您解决问题：

1. 确保您的Flink作业所需的依赖库已经添加到Flink的pom.xml文件中。这些依赖库应该包括Flink自身以及任何其他需要的库。
2. 确保在构建Flink作业的JAR文件时，包含了所有必要的依赖库。您可以使用mvn package或gradle build等构建工具来构建JAR文件。
3. 在部署Flink作业到Kubernetes时，请确保将JAR文件正确地添加到容器中。您可以使用--jar参数将JAR文件指定为Flink任务的输入。例如：flink run --jar /path/to/your/job.jar。
4. 检查您的Kubernetes配置，确保Flink任务所在的容器具有足够的权限来访问所需的依赖库。这可能涉及到配置Kubernetes的volume、mount或其他配置选项。
5. 如果问题仍然存在，您可以尝试在Kubernetes集群中使用YARN部署Flink作业。这样，您可以避免在Kubernetes上遇到类路径问题。要使用YARN部署Flink作业，请确保在提交任务时设置了--yarn-cluster-mode和--yarn-resource-manager-hostname等参数。

依赖冲突问题。

如何解决Flink依赖冲突问题？https://help.aliyun.com/zh/flink/support/reference?spm=a2c4g.11186623.0.i132

问题现象

有明显报错，且引发错误的为Flink或Hadoop相关类。

java.lang.AbstractMethodError
java.lang.ClassNotFoundException
java.lang.IllegalAccessError
java.lang.IllegalAccessException
java.lang.InstantiationError
java.lang.InstantiationException
java.lang.InvocationTargetException
java.lang.NoClassDefFoundError
java.lang.NoSuchFieldError
java.lang.NoSuchFieldException
java.lang.NoSuchMethodError
java.lang.NoSuchMethodException
无明显报错，但会引起一些不符合预期的现象，例如：

日志不输出或log4j配置不生效。

该类问题通常是由于依赖中携带了log4j相关配置导致的。需要排查作业JAR包中是否引入了log4j配置的依赖，可以通过在dependency中配置exclusions的方式去掉log4j配置。

说明
如果必须要使用不同版本的log4j，需要使用maven-shade-plugin将log4j相关的class relocation掉。

RPC调用异常。

Flink的Akka RPC调用出现依赖冲突可能导致的异常，默认不会显示在日志中，需要开启Debug日志进行确认。

例如，Debug日志中出现Cannot allocate the requested resources. Trying to allocate ResourceProfile{xxx}，但是JM日志在Registering TaskManager with ResourceID xxx后，没有下文，直到资源请求超时报错NoResourceAvailableException。此外TM持续报错Cannot allocate the requested resources. Trying to allocate ResourceProfile{xxx}。

原因：开启Debug日志后，发现RPC调用报错InvocationTargetException，该报错导致TM Slot分配到一半失败出现状态不一致，RM持续尝试分配Slot失败无法恢复。

问题原因

作业JAR包中包含了不必要的依赖（例如基本配置、Flink、Hadoop和log4j依赖），造成依赖冲突从而引发各种问题。

作业需要的Connector对应的依赖未被打入JAR包中。

排查方法

查看作业pom.xml文件，判断是否存在不必要的依赖。

通过jar tf foo.jar命令查看作业JAR包内容，判断是否存在引发依赖冲突的内容。

通过mvn dependency:tree命令查看作业的依赖关系，判断是否存在冲突的依赖。

解决方案

基本配置建议将scope全部设置为provided，即不打入作业JAR包。

DataStream Java

org.apache.flink
flink-streaming-java_2.11
${flink.version}
provided

DataStream Scala

org.apache.flink
flink-streaming-scala_2.11
${flink.version}
provided

DataSet Java

org.apache.flink
flink-java
${flink.version}
provided

DataSet Scala

org.apache.flink
flink-scala_2.11
${flink.version}
provided

添加作业需要的Connector对应的依赖，并将scope全部设置为compile（默认的scope是compile），即打入作业JAR包中，以Kafka Connector为例，代码如下。

org.apache.flink
flink-connector-kafka_2.11
${flink.version}

其他Flink、Hadoop和log4j依赖不建议添加。但是：

如果作业本身存在基本配置或Connector相关的直接依赖，建议将scope设置为provided，示例如下。

org.apache.hadoop
hadoop-common
provided

如果作业存在基本配置或Connector相关的间接依赖，建议通过exclusion将依赖去掉，示例如下。

foo
bar


org.apache.hadoop
hadoop-common