该作业启动了10个TaskManager,并正常运行。来到该任务的Web界面,随便打开一个TaskManager页面,看看它的内存情况。 可见,虽然我们在参数中设置了TaskManager的内存为4GB大,但是上图显示的JVM堆大小只有2.47GB,另外还有一项“Flink Managed Memory”为1.78GB。在用VisualVM监控YarnTaskExecutorRunner时,会发现其JVM内存参数被...
比如,我们设置source/map、keyby/window/apply的算子链并行度为6(并行度为6,表示算子(Task)的并行数为6,即同时可有6个subTask执行),sink并行度保持为1 每一个 sourec/map keyBy/window/apply 算子链进入到不同TaskSlot 如下图所示 那么,此时,我们的TaskSlot都被利用到了,就能充分利用slot资源,同时保证每个Tas...
flink 1.19.0 版本 任务提交命令中设置TaskManager 个数的参数是哪个? 参考答案: 在Flink 1.19.0 版本中,提交任务时可以通过命令行参数来设置 TaskManager 的数量。你可以使用 -p 或 -D 参数来设置并行度,进而间接控制 TaskManager 的数量。 使用-p 参数设置并行度 -p 参数用于设置任务的全局并行度,这会影响 Ta...
TaskManager的任务槽个数在使用flink run脚本提交on YARN作业时用-ys/--yarnslots参数来指定,另外在flink-conf.yaml文件中也有默认值taskManager.numberOfTaskSlots。一般来讲,我们设定该参数时可以将它理解成一个TaskManager可以利用的CPU核心数,因此也要根据实际情况(集群的CPU资源和作业的计算量)来确定。 确定TaskManage...
(1)TaskManager的个数 (2)TaskManager的内存 (3)设置依据 4. 任务CPU 0. 引子 随着实时业务需求的增多,我们在工作中所使用的Flink计算任务数量也越来越多。一方面,实时技术也确实帮助我们解决了很多实际的问题和痛点,另一方面,我们也需要根据实际使用情况,去做好相应配套的解决方案体系和服务。
首先,根据设定的operator的最大并发度计算,例如,如果作业中operator的最大并发度为10,则Parallelism/numberOfTaskSlots为向YARN申请的TaskManager数。 例如:如下作业,Parallelism为10,numberOfTaskSlots为1,则TaskManager为10。 stream 1 slot 如果numberOfTaskSlots为3,则TaskManager为4. ...
①yn参数官网解释: -yn,--yarncontainer <arg> Number of YARN container to allocate (=Number of Task Managers)。按照这个参数解释,那就是我们设置了job中有多少个TaskManagers,但是事实是不是这样的呢???那看一下下面提交的job: flink run \ -
这个参数是配置一个TaskManager有多少个并发的slot数。有两种配置方式：注意： Per job模式提交作业时并不像session模式能够指定拉起多少个TaskManager，TaskManager的数量是在提交作业时根据并发度动态计算。 首先，根据设定的operator的最大并发度计算，例如，如果作业中operator的最大并发度为10，则 ...
Flink 的运行时架构中,最重要的就是两大组件:作业管理器(JobManger)和任务管理器(TaskManager)。对于一个提交执行的作业,JobManager 是真正意义上的“管理者”(Master), 负责管理调度,所以在不考虑高可用的情况下只能有一个;而 TaskManager 是“工作者”(Worker、Slave),负责执行任务处理数据,所以可以有一个或多个...