通过上面图8的反应的情况,证明-yn并不能决定TaskManager的数量。其实在flink-1.7版本提交任务的时候就可以通过日志信息发现这个参数是弃用的。flink-1.6日志虽然没有提醒,但该参数也是处于废弃状态。 v-1.7 flink-1.7 v-1.6 flink-1.6 继续往下看>>> 说到底还是确定不了TaskManager最终的数量谁来决定的,通过亲自测试...
1.执行命令:bin/flink run -d -m yarn-cluster ...或bin/yarn-session.sh ...来提交per-job运行模式或session运行模式的应用; 2.解析命令参数项并初始化,启动指定运行模式,如果是per-job运行模式将根据命令行参数指定的Job主类创建job graph; 如果可以从命令行参数(-yid )或YARN properties临时文件(java.io...
设计以下flink内存模型 如上图所示,flink内存模型各参数大小: 【Total Process Memory】默认为:960MB,即为taskmanager内存 【Total Flink Memory】= 【Total Process Memory】- 【JVM Metaspace】- 【JVM Overhead】 【Framework Heap】固定为:128MB 【Task Heap】= 【Total Flink Memory】- 【Framework Heap】- ...
在yarn模式使用的时候会受到yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores值的影响。 此处指定的slot数量如果超过yarn的maximum-allocation-vcores,flink启动会报错。 在yarn模式,flink启动的task manager个数可以参照如下计算公式:num_of_manager = ceil(parallelism / slot)即并行度除以slot个数,结果向上取整。 parallelsm.de...
//定义文件路径String propertiesFilePath="E:\\project\\aurora_dev\\aurora_flink\\src\\main\\resources\\application.properties";//直接使用内置工具类获取参数ParameterTool parameter_01=ParameterTool.fromPropertiesFile(propertiesFilePath);//方式六:注册全局参数final StreamExecutionEnvironment env=StreamExecution...
这里调用了GlobalConfiguration.loadConfiguration函数。传入的参数是flink conf目录的路径 跳转后最终的loadConfiguration函数实现如下: /** * Loads the configuration files from the specified directory. If the dynamic properties * configuration is not null, then it is added to the loaded configuration. ...
安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置、日志的配置文件、zk 配置、Flink SQL Client 配置。 1.1 基础配置 # jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address:localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port:6123 # JobManager JVM heap 内存大小
当你处理的数据是有界的就应该使用BATCH执行模式,因为它更加高效。当你的数据是无界的, 则必须使用STREAMING 执行模式,因为只有这种模式才能处理持续的数据流。 批处理与流处理的区别: 批处理处理数据,是一批一批对数据处理,可以理解成先对数据积压,然后达到一定量再一块处理。
Flink将框架堆外内存和任务堆外内存包含在JVM的直接内存(direct memory)限制中,另请参阅JVM参数。 注意:尽管本地非直接内存使用可以算作框架堆外内存或任务堆外内存的一部分,但这也将导致更高的JVM直接内存限制。 注意:网络内存(network memory)也是JVM直接内存的一部分,但它由Flink管理,并保证永远不会超过其配置...