刚好有过Flink 1.4.2在Yarn集群上用Savepoint恢复任务的实操经验，给你一步步拆解清楚：

• 先确认你手里的Savepoint路径是合法有效的，不管是手动触发生成的还是任务故障时自动留存的（如果之前配置了state.savepoints.dir，Flink会把Savepoint存在这个分布式文件系统路径下，比如HDFS路径hdfs:///flink/savepoints/savepoint-xxxxxx）。
• 确保要重启的任务JAR包、依赖以及配置参数和之前运行的完全一致，别因为改了依赖或者配置导致状态加载失败。

场景一：直接以Yarn集群模式提交恢复任务 #

如果你之前是用yarn-cluster模式提交的任务，直接用Flink CLI执行以下命令即可：

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn <原任务并行度> -s <Savepoint完整路径> -c <主类全限定名> <你的任务JAR包路径>

给你解释下关键参数：

• -m yarn-cluster：明确指定任务在Yarn集群模式下运行
• -yn：设置并行度，强烈建议和生成Savepoint时的并行度一致——Flink 1.4.2对状态重缩放的支持有限，贸然改并行度大概率会恢复失败
• -s：这是指定Savepoint的核心参数，必须填正确的分布式文件系统路径
• -c：如果你的JAR包没有在MANIFEST里指定主类，就需要用这个参数填主类的全路径，比如com.xxx.flink.jobs.UserBehaviorAnalysisJob

举个实际的例子，你可以参考：

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 6 -s hdfs:///flink/savepoints/savepoint-123abc -c com.example.MyFlinkJob ./lib/my-flink-job-1.0.jar

场景二：基于已存在的Yarn Session恢复任务 #

如果你的任务之前是运行在一个持久化的Yarn Session里的，那步骤分两步：

1. 先启动（或确保已启动）Yarn Session：

./bin/yarn-session.sh -n <TaskManager数量>

2. 保持客户端在同一个会话中，提交恢复命令（不需要再指定-m yarn-cluster，因为客户端已经绑定到Session了）：

./bin/flink run -s <Savepoint完整路径> -c <主类全限定名> <你的任务JAR包路径>

• 权限问题：一定要保证Flink客户端和Yarn集群的运行用户有访问Savepoint路径的权限，不然会报文件找不到或者权限拒绝的错误。
• 清理残留任务：如果之前的任务在Yarn上还有残留的Application（可以用yarn application -list查看），先执行yarn application -kill <APP_ID>杀掉，再提交恢复任务，避免资源冲突。
• 配置一致性：状态后端、检查点相关的配置要和之前完全一致，比如之前用的是RocksDB状态后端，恢复时不能改成MemoryStateBackend，否则状态加载会失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3107673