在大数据领域中，Apache Flink是一个流式处理和批处理的开源框架，能够处理高容量和高速度的数据流。在使用Flink时，通常会将其部署在基于YARN（Yet Another Resource Negotiator）的集群上，以便充分利用集群的资源。然而，Flink在YARN上的部署时间可能会受到影响，特别是当需要传输大量的应用程序代码和依赖项时。为了解决这个问题，可以利用YARN的资源本地化技术来减少Flink在YARN上的部署时间。
YARN是Apache Hadoop生态系统的一部分，负责管理和分配集群资源。资源本地化是指将应用程序所需的代码、配置文件和依赖项复制到集群中各个节点的本地文件系统。这样，当应用程序在节点上运行时，它可以直接从本地文件系统访问所需的资源，而无需通过网络传输。
为了利用YARN的资源本地化技术，我们需要做以下几个步骤：
- 构建Flink应用程序的可执行JAR文件：首先，我们需要将Flink应用程序打包为可执行的JAR文件。这可以通过使用Flink提供的构建工具或手动编译源代码来实现。
以下是一个示例Flink应用程序的源代码：
import org.apache.flink.api.common
