flink 支持3种部署模式: 会话模式(Session Mode) 单作业模式(Per-Job Mode) 应用模式(Application Mode) 三种模式区别在于:集群的生命周期&资源的分配方式,以及作业的main方法在客户端(Client)还是JobManager执行 1.1、会话模式 会话模式需要先启动一个集群,保持一个会话,在会话中通过客户端提交作业,集群启动时,集群...
三、应用模式(Application Mode) Session 模式和Pre-Job模式都是在客户端将作业提交给JobManager,这种方式需要占用大量的网络带宽下载依赖关系并将二进制包发送给JobManager,此外,我们往往提交多个Flink 作业都是在同一个客户端节点,这样更加剧了客户端所在节点的资源消耗,为了降低客户端这种资源消耗,我们可以使用Applicatio...
三、应用模式(Application Mode) Session 模式和Pre-Job模式都是在客户端将作业提交给JobManager,这种方式需要占用大量的网络带宽下载依赖关系并将二进制包发送给JobManager,此外,我们往往提交多个Flink 作业都是在同一个客户端节点,这样更加剧了客户端所在节点的资源消耗,为了降低客户端这种资源消耗,我们可以使用Applicatio...
1.Session Mode 这个不用多说,也就是起一个 session,然后会有多个程序提交到这一个 session 中。 好处:集群资源仅分配一次,充分利用资源,程序App 启动较快 坏处:可能会连锁式的重启,jobManager 负载大 2.Per-Job Mode 使用的比较多,一个 application 一个 flink cluster 好处: 资源隔离,粒度更细,方便管理单个...
Standalone:即不使用第三方集群管理框架,Flink自己管理集群。此时支持的运行模式包括:Session Cluster(Session Mode)、Application Cluster(Application Moe)。当容器化部署时(比如在Docker、K8s上面),也只支持这2种模式,不支持Job Cluster(Per-job mode)。
长久以来,在YARN集群中部署Flink作业有两种模式,即Session Mode和Per-Job Mode,而在Flink 1.11版本中,又引入了第三种全新的模式:Application Mode。本文先回顾两种传统模式的做法与存在的问题,再简要介绍Application Mode。 传统部署模式 Session模式 Session模式是预分配资源的,也就是提前根据指定的资源参数初始化一个Fl...
Flink为各种场景提供了不同的部署模式,主要有以下三种:会话模式(Session Mode)、单作业模式(Per-Job Mode)、应用模式(Application Mode)。 它们的区别主要在于: 集群的生命周期以及资源的分配方式; 应用的main方法到底在哪里执行——客户端(Client)还是JobManager。
Flink支持多种集群部署模式,以满足不同场景和需求。以下是Flink的主要集群部署模式: 会话模式(Session Mode) 单作业模式(Per-Job Mode)(1.15版本已弃用) 应用模式(Application Mode) 他们三者的主要区别是集群的生命周期以及资源的分配方式不同以及程序执行的位置不同 会话模式(Session Mode): 会话模式就是用户首先启...
应用模式(Application Mode) 它们的区别主要在于:集群的生命周期以及资源的分配方式;以及应用的 main 方法到底在哪里执行——客户端(Client)还是 JobManager。 一、会话模式(Session Mode) 启动一个集群,保持会话,在这个会话中,通过客户端提交作业,集群启动时所有资源就都已经确定,所以所有提交的作业会竞争集群中的资源...
Flink中应用的执行会涉及到三部分:_Client,JobManager 和 TaskManagers。_Client 负责提交应用到集群,JobManager 负责应用执行期间一些必要的记录工作,TaskManager 负责具体的应用执行。具体的架构图如下: 当前部署模式 在引入Application Mode(Flink1.11) 之前,Flink 支持 Session 和 Per...