Flink非交互式运行Job任务 Flink命令行启动Job任务 具体命令 flink 参数说明 -c,--class<classname> -d,--detached后台运行 -p,--parallelism并行度 [test@xxx ~]$ flink run -d -c class_name Job -p3./flink-statics-1.0.jar-zookeeper "10.130.41.51:2181,10.130.41.52:2181,10.130.41.121:2181" Flink...
"remote"、"local"、"kubernetes-session"、"yarn-per-job"、"yarn-session"。 -t,--target <arg>给定应用程序的部署目标,这相当于 "execution.target "配置选项。对于 "运行 "动作,目前可用的目标是。"远程"、"本地"、"kubernetes-session"、"yarn-per-job"、"yarn-session"。对于 "run-application "动作...
可以是运行在任何机器上(与 JobManager 环境连通即可,一般在跳板机上)。提交 Job 后, Client 可以结束进程,也可以不结束并等待结果返回。 Client 会根据用户传入的参数选择使用 yarn per job 模式、stand-alone 模式还是 yarn-session 模式将 Flink 程序提交到集群。 JobManager: 集群的管理者,负责调度任务,...
jobName 用于启动作业的作业名称。 是 action 对于新作业启动,它应始终为“更新”。 是 args 作业JVM 参数 否 savePointName 保存点名称以启动作业。 它是可选的属性,默认情况下启动操作将采用上一成功的保存点。 否 示例: Invoke-RestMethod -Uri $restUri -Method POST -Headers @{ Authorization = "Bearer ...
这里job就启动完成了 注意这个while循环内既然开始走我们用户的逻辑,那肯定会先从inputGate关联到的上游获取数据 这里就非常重要了,因为接收数据就包含了很多的机制的实现 包含了watermark处理的逻辑,水印对齐的逻辑,水印更新的逻辑,如下 以及idle停滞流逻辑,流状态更新逻辑 ...
flink 启动job命令 0. 启动flink-session ./bin/yarn-session.sh -n 4 -s 3 -jm 2048 -tm 6144 高版本 bin/yarn-session.sh -d -s 3 -jm 2048 -tm 6144 -qu root.sparkstreaming -nm hm2-helper-workflow 参数解读 1. checkpoint # 开启checkpoint,默认为最近20个...
通常最后一个背压高的subTask的下游就是job的明显瓶颈之一 2. 看checkoint时长 checkpoint的时长在一定程度上可以影响job的整体吞吐 3. 查看关键指标 通过延迟与吞吐指标可以对任务的性能进行精准的判断 4. 资源利用率 我们进行优化的最终目的是提供资源的利用率。
flink on yarn模式会覆盖一些配置文件 jobmanager.rpc.address(因为jobmanager总是分配在不同的机器),taskmanager.tmp.dirs(我们使用yarn提供的临时目录)和parallelism.default 如果solts的数量已经被指定。 如果不想修改配置文件去改变参数,有一个选择是通过动态的参数-D 来指定。所以你可以传递参数:-Dfs.overwrite-file...
Flink Job任务设置table.exec.state.ttl = '24h'后,从最新一个ck恢复任务后观察到 还是全量读取数据,请问是正常的吗?指定ck恢复任务感觉没生效呢? 参考答案: 设置了参数 table.exec.state.ttl = '24h',这意呀着作业状态的过期时间为24小时,该设置并不会直接影响从检查点(checkpoint)恢复任务时的数据读取行为。