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,集群资源已经确定了,所以提交的...
application 模式使用bin/flink run-application提交作业;通过-t指定部署环境,目前 application 模式支持部署在 yarn 上(-t yarn-application) 和 k8s 上(-t kubernetes-application);并支持通过-D参数指定通用的 运行配置,比如 jobmanager/taskmanager 内存、checkpoint 时间间隔等。 通过bin/flink run-application -h可...
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。 1、会话模式 2、单作业模式 提交作业后启动flink集群...
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Application Mode。 Application模式与Per-...
1.1、会话模式(Session Mode) 1.2、单作业模式(Per-Job Mode) 1.3、应用模式(Application Mode) 2、独立模式(Standalone) 3、YARN 模式 3.1、会话模式部署 3.2、单作业模式部署 3.3、应用模式部署 3.4、高可用 1、部署模式 针对不同的应用场景,对于集群资源分配和占用的方式,需求会有所不同。Flink 为各种场景提供...
并常驻在YARN系统中。拥有固定数量的JobManager和TaskManager（注意JobManager只有一个）。提交到这个集群的...
Application Mode 与 Per-Job Mode 类似,主要是为了解决 Per-Job Mode 的不足,通过 yarn.provided.lib.dirs 另外 client 是在 JobManager 上执行的,可以避免 带宽、CPU 的热点问题。 并且相比于 Per-Job Mode 来说,更强大,可以提交多个 job 4.总结 ...
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 Pe...
Application Mode会在Yarn上启动集群, 应用jar包的main函数(用户类的main函数)将会在JobManager上执行。只要应用程序执行结束, Flink集群会马上被关闭。也可以手动停止集群。与Per-Job-Cluster的区别：就是Application Mode下, 用户的main函数式在集群中执行的，并且当一个application中有多个job的话，per-job模式则是一...
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动一个长期运行的Flink集群,然后在这个会话中提交多个作业。所有的任务都在这个会话里,这种方式的特点是集群启...