3 # run [OPTIONS] <jar-file> <arguments> run操作参数: -c,--class <classname> 如果没有在jar包中指定入口类,则需要在这里通过这个参数指定 -m,--jobmanager <host:port> 指定需要连接的jobmanager(主节点)地址,使用这个参数可以指定一个不同于配置文件中的jobmanager -p,--parallelism <parallelism> 指...
上下游算子实例间是oneToOne数据传输(forward); 上下游算子并行度相同; 上下游算子属于相同的slotSharingGroup(槽位共享组); 3个条件都满足,才能合并为一个task;否则不能合并成一个task; 当然,即使满足上述3个条件,也不一定就非要把上下游算子绑定成算子链; flink提供了相关的api,来让用户可以根据自己的需求,进...
Flink常用参数配置 注意:Flink配置项名称随版本的升级变化较大。本文的配置项名称以Flink 1.19 1.20版本为准。如果读者使用其他版本的Flink,请先查询官网对应的配置项名称,以免使用错误的配置无法生效。 端口地址 jobmanger.rpc.address: JobManager的地址。Yarn模式会自动配置该选项。
flink run参数: flink run命令执行模板:flink run [option] 参数 参数全称 描述 -c –class 需要指定的main方法的类 -C –classpath 向每个用户代码添加url,他是通过UrlClassLoader加载。url需要指定文件的schema如(file://) -d –detached 在后台运行 -p –parallelism job需要指定env的并行度,这个一般都需要...
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 \ -
TaskManager配置参数 使用案例 通过Flink run向Yarn提交了一个Flink任务 flink run -m yarn-cluster -ynm -ytm 2048m -yjm 1024m -ys1-c com.xx.xxx xxx.jar-1.0.0-SNAPSHOT.jar 任务执行失败,错误日志如下,显示的时java堆溢出 通过application id可以在hdfs或者ResouceManager的logs/userlogs目录找到taskmanager...
1、Flink参数配置 jobmanger.rpc.address:jobmanger的地址 jobmanger.rpc.port:jobmanger的端口 jobmanager.heap.mb:jobmanager的堆内存大小。不建议配的太大,1-2G足够。 taskmanager.heap.mb:taskmanager的堆内存大小。大小视任务量而定。需要存储任务的中间值,网络缓存,用户数据等。
Flink命令自定义参数解析 获取Flink的conf目录路径 在flink-clients/src/org.apache.flink.client.cli.CliFrontend类的main方法中,定义了获取Flink的conf目录路径 /** Submits the job based on the arguments. */ public static void main(final String[] args) { ...
本篇文章使用Flink 1.14.0最新版本 讲解 Flink 内存模型及调优策略,帮助小伙伴在生产环境中学会配置内存参数,轻松玩转 Flink。大纲目录如下: 1 JVM 在大数据领域中,有很多开源框架(Hadoop、Spark、Storm)等都是基于JVM运行,可见 JVM 在大数据领域扮演的重要角色,所以在了解 Flink 内存时,我们需要先了解一下 JVM 。