-nm,–name:在 YARN 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 :指定 YARN 队列。 -s,–slots :每个 TaskManager 使用的 Slot 数量。 -tm,–taskManagerMemory :每个 TaskManager 的内存,单位是 MB。 -z,–zookeeperNamespace :针对 HA 模...
state.backend.rocksdb.block.cache-size: 整个 RocksDB 共享一个 block cache,读数据时内存的 cache 大小,该参数越大读数据时缓存命中率越高,默认大小为 8 MB,建议设置到 64 ~ 256 MB。 state.backend.rocksdb.thread.num: 用于后台 flush 和合并 sst 文件的线程数,默认为 1,建议调大,机械硬盘用户可以改...
Flink onyarn将会覆盖掉几个参数:jobmanager.rpc.address因为jobmanager的在集群的运行位置并不是实现确定的,前面也说到了就是am的地址;taskmanager.tmp.dirs使用yarn给定的临时目录;parallelism.default也会被覆盖掉,如果在命令行里指定了slot数。 如果你想保证conf/flink-conf.yaml仅是全局末日配置,然后针对要启动的...
如果不想让Flink YARN客户端始终运行,那么也可以启动分离的 YARN会话。该参数被称为-d或--detached。 确定TaskManager数: Flink on YARN时,TaskManager的数量就是:max(parallelism) / yarnslots(向上取整)。例如,一个最大并行度为10,每个TaskManager有两个任务槽的作业,就会启动5个TaskManager。 2. 启动: bin/yarn...
三、Flink on Yarn的3种部署模式 Flink提供了yarn上运行的3种模式，分别为Session-Cluster，Application Mode和Per-Job-Cluster模式。1. Session-Cluster Session-Cluster模式需要先启动Flink集群，向Yarn申请资源。以后提交任务都向这里提交。这个Flink集群会常驻在yarn集群中，除非手动停止。在向Flink集群提交Job的时候, ...
加参数提交: $ ./bin/flink run-application -t yarn-application \ -Djobmanager.memory.process.size=1024m \ -Dtaskmanager.memory.process.size=2048m \ -Dyarn.provided.lib.dirs="hdfs://master:9000/jars/flink-1.14.5" \ -c jason.flink.WordCount hdfs://master:9000/jars/flink-learning-1.0-SN...
其中YARN 是资源调度框架、通用的资源管理系统,可以为上层应用提供统一的资源管理和调度,Spark、Flink、Storm等计算框架都可以集成到 YARN 上。如此一来这些计算框架可以享受整体的资源调度,进而提高集群资源的利用率,这也就是所谓的 xxx on YARN。因此,绝大部分企业都是将计算作业放到 YARN 上进行调度,而不是每种计...
运行bin/yarn-session.sh即可默认启动包含一个TaskManager(内存大小为1024MB,包含一个Slot)、一个JobMaster(内存大小为1024MB),当然可以通过指定参数控制集群的资源,如-n指定TaskManager个数,-s指定每个TaskManager中Slot的个数;其他配置项,可参考 下面以bin/yarn-session.sh为例,分析Session-Cluster启动流程。
-D yarn.application.name=$applicationName \ -D jobmanager.memory.process.size=1024m \ -D taskmanager.memory.process.size=2048m \ -c $MAIN $WORDCOUNT_JAR 如果想共享依赖的jar包或者配置文件, 可以加上下面的参数 -D yarn.provided.lib.dirs='hdfs:///tmp/flink-1.16-share' \-D yarn.ship-files...