Flink作业在yarn上成功运行，但在Kubernetes上内存不足

的问题可能是由于以下原因导致的：

1. 资源分配不足：在Kubernetes上运行Flink作业时，需要确保为作业分配足够的内存资源。可以通过调整Kubernetes的资源配额或者为作业指定更大的内存限制来解决内存不足的问题。
2. 容器配置不当：Kubernetes中的容器配置可能会影响作业的内存使用情况。可以检查容器的配置文件，例如Dockerfile或者Kubernetes的Pod配置文件，确保为容器分配了足够的内存资源。
3. 作业参数设置不合理：Flink作业的参数设置也可能导致内存不足的问题。可以检查作业的配置文件，例如flink-conf.yaml，确认作业的内存分配是否合理。可以尝试调整作业的内存分配参数，例如taskmanager.memory.process.size、taskmanager.memory.flink.size等。
4. 数据倾斜：如果作业中存在数据倾斜的情况，即某些任务处理的数据量远大于其他任务，可能会导致内存不足。可以通过优化作业的数据分布、使用合适的数据重分区策略等方式来解决数据倾斜问题。

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请注意，以上答案仅供参考，具体解决方案可能因实际情况而异，建议根据具体问题进行调试和优化。