4.1 启动集群(master) 执行脚本命令向 YARN 集群申请资源,开启一个 YARN 会话,启动 Flink 集群 su hadoopcd/opt/module/flink-1.13.2 bin/yarn-session.sh -nmtest-d YARN Session 启动之后会给出一个 web UI 地址以及一个 YARN application ID,如下所示, 用户可以通过 web UI 或者命令行两种方式提交作业。
1.启动hadoop集群(hdfs, yarn)2.运行无界流 bin/flink run -t yarn-per-job -c com.bigdata.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar 3.在yarn的ResourceManager界面查看执行情况 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-...
1、启动yarn session模式的时候,报错:Deployment took more than 60 seconds, Please check if the requested resources are available in the YARN cluster 解决:在Hadood/et/hadoop目录下修改配置文件 yarn.site.xml,添加配置 <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>1024</value> ...
这种方式的好处是一个任务会对应一个job,即每提交一个作业会根据自身的情况,向yarn申请资源,直到作业执行完成,并不会影响下一个作业的正常运行,除非是yarn上面没有任何资源的情况下。 注意:client端必须要设置YARN_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_HOME环境变量,通过这个环境变量来读取YARN和HDFS的配置信息,否...
Flink ON YARN工作流程如下所示: 首先提交job给YARN,就需要有一个Flink YARN Client。 第一步:Client将Flink 应用jar包和配置文件上传到HDFS。 第二步:Client向REsourceManager注册resources和请求APPMaster Container。 第三步:REsourceManager就会给某一个Worker节点分配一个Container来启动APPMaster,JobManager会在APPMast...
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。
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。
Hadoop环境快速搭建 官方文档: YARN Setup 在上一篇Flink部署及作业提交(On Flink Cluster)文章中,我们介绍了如何编译部署Flink自身的资源分配和管理系统,并将作业提交到该系统上去运行。但通常来讲这种方式用得不多,因为在企业中,可能会使用不同的分布式计算框架,如Spark、Storm或MapReduce等。
Flink on YARN 流程图 Flink on YARN 集群部署模式涉及 YARN 和 Flink 两大开源框架,应用启动流程的很多环节交织在一起,为了便于大家理解,在一张图上画出了 Flink on YARN基础架构和应用启动全流程,并对关键角色和流程进行了介绍说明,整个启动流程又被划分成客户端提交(流程标注为紫色)、Flink Cluster 启动和 Job...
一、Flink On Yarn运行原理 Flink On Yarn即Flink任务运行在Yarn集群中,Flink On Yarn的内部实现原理如下图: 当启动一个新的Flink YARN Client会话时,客户端首先会检查所请求的资源(容器和内存)是否可用,之后,它会上传Flink配置和JAR文件到HDFS。 客户端的下一步是向ResourceManager请求一个YARN容器启动ApplicationMast...