-d /streaming/live/streaming-dist-flink.jar 1. 2. 3. 4. 2.源码分析 首先,我们通过flink on yarn的客户端来看一下taskmanager及slot的设置: 2.1 设置相关参数 FlinkyarnSessionCli private ClusterSpecification createClusterSpecification(Configuration configuration, CommandLine cmd) { if (cmd.hasOption(conta...
当我们编写完一个Flink程序,从Client开始执行——>JobManager——>TaskManager——>Slot启动并执行Task的过程中,会对我们提交的执行计划进行优化,其中有两个比较重要的优化过程是:任务链与处理槽共享组,前者是对执行效率的优化,后者是对内存资源的优化。 作业链 一、执行过程 Chain:Flink会尽可能地将多个operator链接(...
/usr/lib/hadoop/lib/native] .main() : Environment Key =[FLINK_CONF_DIR] Value =[/etc/flink...
On Flink Cluster） 文章中，我们介绍了如何编译部署Flink自身的资源分配和管理系统，并将作业提交到该...
程序参数应该用flink给出，如下所示 --custom.key.one custom.value.one--custom.key.two custom....
程序参数应该用flink给出，如下所示 --custom.key.one custom.value.one--custom.key.two custom....
作业提交后,在 YARN Resource Manager 的 UI 页面上,你可以监控作业的状态。通过访问以下 URL 来查看 YARN 的作业状态: http://<yarn-resource-manager-ip>:8088 1. 完整的代码示例 下面是完整的 Flink 作业 Java 代码示例: importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;publicclass...
作业链 一、执行过程 Chain:Flink会尽可能地将多个operator链接(chain)在一起形成一个task pipline。每个task pipline在一个线程中执行 优点:它能减少线程之间的切换,减少消息的序列化/反序列化,减少数据在缓冲区的交换(即降低本地数据交换成本),减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。