Apache Kyuubi 中 Flink 引擎的 ClassNotFoundException 问题分析与解决
问题背景
在使用 Apache Kyuubi 的 Flink 引擎时,当用户配置了 flink.yarn.ship-files 参数来指定需要随作业一起分发的自定义 JAR 文件时,系统会抛出 ClassNotFoundException 异常。这个异常表明 Flink 引擎无法找到 org.apache.flink.table.gateway.service.context.DefaultContext 类,导致引擎启动失败。
问题现象
当用户设置了类似如下的配置时:
flink.yarn.ship-files=customJars
系统会抛出以下异常堆栈:
java.lang.RuntimeException: Could not look up the main(String[]) method from the class org.apache.kyuubi.engine.flink.FlinkSQLEngine: org/apache/flink/table/gateway/service/context/DefaultContext
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.table.gateway.service.context.DefaultContext
问题根源分析
这个问题的根本原因在于 Flink 的类加载机制。当设置了 flink.yarn.ship-files 参数时,Flink 会使用"子类优先"(child-first)的类加载策略。这意味着:
- 系统会优先从用户提供的 JAR 文件中加载类
- 如果找不到,才会从 Flink 的系统类路径中加载
在这种情况下,由于用户提供的 JAR 文件中不包含 DefaultContext 类,而系统又优先从用户 JAR 中查找,导致无法找到这个关键类。
技术细节
DefaultContext 类是 Flink SQL Gateway 服务的核心组件之一,负责维护 SQL 执行的上下文环境。当 Kyuubi 的 Flink 引擎启动时,需要通过反射调用 main 方法,而这个过程中需要加载 DefaultContext 类。
在 Flink 1.18.0 版本中,DefaultContext 类位于 flink-table-gateway 模块中。当使用"子类优先"加载策略时,如果用户提供的 JAR 文件中没有这个类,就会导致加载失败。
解决方案
解决这个问题的方法有以下几种:
-
确保用户提供的 JAR 包含所有必要的 Flink 类:这通常不实际,因为用户不应该需要包含 Flink 本身的类。
-
修改类加载策略:可以配置 Flink 使用"父类优先"(parent-first)的加载策略,确保系统类优先加载。
-
在 Kyuubi 中处理这个特殊情况:Kyuubi 可以检测到这种情况,并自动调整类加载策略或提供必要的类路径。
在实际修复中,Kyuubi 项目选择了第三种方案,通过代码修改确保在这种情况下能够正确加载所需的类。
最佳实践建议
对于使用 Kyuubi Flink 引擎的用户,建议:
- 除非确实需要,否则不要轻易设置
flink.yarn.ship-files参数 - 如果需要分发自定义 JAR,确保这些 JAR 不会与 Flink 系统类冲突
- 考虑使用 Flink 的其他资源分发机制,如
flink.yarn.ship-archives
总结
这个问题展示了在大数据系统中类加载机制的重要性。Kyuubi 作为连接层,需要妥善处理底层引擎(如 Flink)的各种特殊配置情况。通过理解 Flink 的类加载机制和 Kyuubi 的启动流程,开发者可以更好地诊断和解决类似问题。
对于开发者来说,这个案例也提醒我们在设计需要与多种大数据组件集成的系统时,需要充分考虑不同组件的类加载策略和资源管理机制,以确保系统的稳定性和兼容性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00