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...
FlinkYarnSessionCli的激活方式如代码的注释所示,主要是提交我们的application到yarn。以这种方式提交application到yarn,可以很方便的在flink命令行传递很多参数 而我们学习时,flink提交application时都没有指定上面的参数,是以standalone方式提交的。而GenericCli就是standalone的命令行客户端实现。可以看到它的isActive方法返回...
//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 = Stream...
一个Flink集群至少要有一个任务管理器。 客户端不是Flink集群中流/批处理程序执行的一部分,只负责将一个Flink作业提交到Flink集群的作业管理器中, 具体为,将提交的流/批处理程序作业转换为 JobGraph,并将其发送到Flink集群的作业管理器中。 客户端向Flink集群的作业管理器提交作业后,可以断开连接或者保持连接以接收...
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
如果这个参数大于1,将与前面提到的最短间隔相冲突。 Checkpoint的初衷是用来进行故障恢复,如果作业是因为异常而失败,Flink会保存远程存储上的数据;如果开发者自己取消了作业,远程存储上的数据都会被删除。如果开发者希望通过Checkpoint数据进行调试,自己取消了作业,同时希望将远程数据保存下来,需要设置为: ...
// 设置参数:(要结合 minibatch 一起使用) // 开启 Split Distinct configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.enabled", "true"); // 第一层打散的 bucket 数目 configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num", "1024"); ...
Slot 是指 TaskManager 最大能并发执行的能力->taskmanager.numberOfTaskSlots->ys parallelism 是指 TaskManager 实际使用的并发能力->parallelism.default->p 同一Slot 中的线程共享相同的 JVM。 同一 JVM 中的任务共享TCP连接和心跳消息。TaskManager 的一个 Slot 代表一个可用线程,该线程具有固定的内存,注意 Slot ...
在会话集群上,提供的配置仅用于配置执行参数,例如影响作业的配置参数,而不是底层集群。 基本设置 默认配置支持启动一个单节点的Flink会话集群,无需进行任何更改。本节中的选项是基本分布式Flink设置中最常用的选项。 主机名/端口 这些选项仅适用于独立应用程序或会话部署(简单独立或Kubernetes)。如果...
flink配置参数 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/deployment/config.html 分类:Flink RICH-ATONE 粉丝-10关注 -10 +加关注 0 0 升级成为会员