提交到yarn上的job显示running状态，但是executor的日志持续打印如下告警：
WARN YarnScheduler:66 - Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
表面上看是集群资源不足，但从yarn资源管理界面看cup和内存非常宽裕，单个结点的资源也是足够的，显然不是资源不足的问题。且提交spark任务到yarn集群上后，申请资源成功，Driver执行正常，但无法分发任务到Executor。
各种排查，均无果。
无计可施时，想到因为无法读s3，同事更换了spark-jar目录下的Hadoop相关jar包，将Hadoop3.2升级到Hadoop3.3.1，猜想是否是这个问题，于是将jar包回滚，一切正常。至此，定位到具体问题了。
但jar包不能回滚，必须升级到3.3.1版本，之前只升级了Hadoop-common、Hadoop-core相关包，考虑把yarn相关包也涉及到3.3.1，付诸实践，运行正常，证明猜测准确（尴尬，不知道根本原因）。
总结：1，出现本文告警，一方面可能是集群资源真的不足，测试环境可以通过杀死其他不重要应用获得资源，生产环境要考虑资源扩容。
2，这次问题并非资源不足，实际资源充足，且申请资源成功，只是任务下发时失败，多次试验后发现是jar包版本不一致；
3，没弄懂根本机制，不知具体什么细节导致如上报错；
