一般情况下,vcore的数量等于处理的slot(-s)的数量-nm,--nameYARN上为一个自定义的应用设置一个名字-q,--query显示yarn中可用的资源(内存,cpu核数)-qu,--queue<arg>指定YARN队列.-z,--zookeeperNamespace<arg>针对HA模式在zookeeper上创建NameSpace flink on yarn模式会覆盖一些配置文件 jobmanager.rpc.address...
在HDFS中$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml中有"yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent"配置项,该项默认值为0.1,表示Yarn集群中运行的所有ApplicationMaster的资源比例上限,默认0.1表示10%,这个参数变相控制了处于活动状态的Application个数,所以这里我们修改该值为0.5,...
这个Flink 集群会常驻在YARN 集群中,除非手工停止。这种方式创建的 Flink 集群会独占资源,不管有没有 Flink 任务在执行,YARN 上面的其他任务都无法使用这些资源。 3.1、启动yarn-session集群 3.1.1、启动hadoop集群, 通过命令气筒一个Flink集群 ./bin/yarn-session.sh -n 1 -s 1 -nm chbFlink 1. 其中yarn-se...
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION); 1. (8)failOnCheckPointingErrors failOnCheckPointingErrors参数决定了在Checkpoint执行过程中,如果出现失败或者错误时,任务是否同时被关闭,默认值是True。 env.getCheckpointConfig().setFailOnChec...
调整参数: <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>10240</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>1024</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> ...
5 Flink on Yarn的三种部署方式介绍 1 Session模式 这种模式会预先在yarn或者或者k8s上启动一个flink集群,然后将任务提交到这个集群上,这种模式,集群中的任务使用相同的资源,如果某一个任务出现了问题导致整个集群挂掉,那就得重启集群中的所有任务,这样就会给集群造成很大的负面影响。
1.执行命令:bin/flink run -d -m yarn-cluster ...或bin/yarn-session.sh ...来提交per-job运行模式或session运行模式的应用; 2.解析命令参数项并初始化,启动指定运行模式,如果是per-job运行模式将根据命令行参数指定的Job主类创建job graph; 如果可以从命令行参数(-yid )或YARN properties临时文件(${java...
我们可以通过yarn-session.sh –help来看下启动Flink On Yarn的参数信息: 其中-n代表taskmanager的容器数量,而不是taskmanager+jobmanager的容器数量。 在配置HA前,先通过-q看一下我的yarn集群的资源情况: 从图中可以看出,我配置的每个NodeManager的内存是8192MB(yarn-site.xml),每个NodeManager的vcores数量是8。所以...
上节最后分析到ContainerLaunchContext实例生成过程,同时也看到配置好了YarnTaskExecutorRunner启动过程,它就是一个普通的java类,包含main(...)方法,通过java命令启动。本节分析下YarnTaskExecutorRunner的启动过程。 1、通过java命令触发main(...)方法执行,进入runTaskManagerSecurely(...)方法中,加载配置文件生成配置项...