为何MapReduce Hadoop jar包冲突会导致Flink任务提交失败？

Hadoop jar包冲突导致Flink任务提交失败，需检查并解决jar包依赖问题。

一、背景

近期准备对实时计算平台进行升级，调研阶段使用yarn client手动向yarn集群上提交flink任务时出现了jar包冲突问题，提交任务时，一直提示失败，来yarn的web控制台发现日志有报错信息，错误如下：

Caused by: org.apache.flink.runtime.resourcemanager.exceptions.ResourceManagerException: Cannot initialize resource provider.
    at org.apache.flink.runtime.resourcemanager.active.ActiveResourceManager.initialize(ActiveResourceManager.java:124)
    at org.apache.flink.runtime.resourcemanager.ResourceManager.startResourceManagerServices(ResourceManager.java:245)
    at org.apache.flink.runtime.resourcemanager.ResourceManager.onStart(ResourceManager.java:229)
Caused by: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: yarn.client.max-nodemanagers-proxies (0) can not be less than 1.
    at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.ContainerManagementProtocolProxy.<init>(ContainerManagementProtocolProxy.java:74)
    at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.NMClientImpl.serviceInit(NMClientImpl.java:136)
    at org.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:163)
    at org.apache.hadoop.yarn.client.api.async.impl.NMClientAsyncImpl.serviceInit(NMClientAsyncImpl.java:109)
    at org.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:163)
    at org.apache.flink.yarn.YarnResourceManagerDriver.initializeInternal(YarnResourceManagerDriver.java:186)
    at org.apache.flink.runtime.resourcemanager.active.AbstractResourceManagerDriver.initialize(AbstractResourceManagerDriver.java:81)
    at org.apache.flink.runtime.resourcemanager.active.ActiveResourceManager.initialize(ActiveResourceManager.java:122)
    ...从报错信息中能清晰地看到，这是一个yarn参数的配置问题，要求yarn.client.max-nodemanagers-proxies的值不能小于1，而它的实际传入值为0，于是yarn Client在进行任务提交时初始化resource manager时抛出了异常，它的实际代码位置位于org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.ContainerManagementProtocolProxy中，查看了一下当前版本的ContainerManagementProtocolProxy中具体代码逻辑如下：

hadoop-yarn-client-2.4.1是flink-yarn的默认依赖，在这里会进行yarn.client.max-nodemanagers-proxies的配置检查，这个默值的值不能小于1，否则会抛出异常，如果没有手动配置过这个值，这里会使用500作为默认值，显然，我们没有对这个参数进行手动配置，那么为什么没有用500作为默认值呢？下面我们来分析一下。

二、原因分析

1、Hadoop版本依赖问题：首先想到的就是hadoop的版本依赖问题，从经验上来说这是最容易出问题的地方。

2、检查依赖版本：首先来查看实时计算平台上hadoop-yarn-client的依赖版本，查看后发现版本也是2.4.1，并无差异，由于两个地方都没有对yarn.client.max-nodemanagers-proxies进行手动配置，而上面从YarnConfiguration中获取yarn.client.max-nodemanagers-proxies的值时取到的不为空，导致默认填充值500没有生效，那么会不会是两个地方使用的YarnConfiguration中获取的值不同呢？于是添加日志打印输出（此处忽略这个过程），发现也并无差异。

3、不同版本的YarnConfiguration：转念一想，是不是使用了不同版本的YarnConfiguration，不同版本的有不同实现呢？查看一遍，果然如此，实时计算平台上使用的是2.4.1版本的YarnConfiguration，手动提交时使用的是2.7.4版本的YarnConfiguration。

三、处理步骤

1、统一版本：将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
    <version>${hadoop.version}</version>
    <scope> provided </scope>
</dependency>

或使用exclusions标签将其排除关联，若使用到hdfs的配置文件，则需要将core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml修改为mrs-core-site.xml、mrs-hdfs-site.xml、mrs-hbase-site.xml。

conf.addResource(HBaseUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("mrs-core-site.xml"), false);
conf.addResource(HBaseUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("mrs-hdfs-site.xml"), false);
conf.addResource(HBaseUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("mrs-hbase-site.xml"), false);

通过以上步骤，可以解决MapReduce Hadoop jar包冲突导致的Flink提交失败问题，在实际应用过程中，遇到类似问题时，可以从以下几个方面入手：

1、确认Hadoop版本一致性；