①本地模式:启动单个JVM让Flink以Local模式运行。 ②集群模式运行:standalone(flink自己管理自己的资源)、yarn(yarn管理集群资源) ③运行在云服务器 2)Core层:runtime运行时的核心技术 3)API层 在runtime之上提供了两套核心api:DataStream API(流处理)、DataSet API(批处理)。 4)应用框架层(用于满足特定应用) da...
YARN很好地对每一个程序实现了资源的隔离,这使得Spark、MapReduce、Flink等可以运行于同一个集群中,共享集群存储资源与计算资源。Flink On YARN模式的运行架构如下图所示。 图片 当启动一个Client(客户端)会话时,Client首先会上传Flink应用程序JAR包和配置文件到HDFS。 Client向ResourceManager申请用于运行ApplicationMaster...
Session-Cluster:是在YARN 中提前初始化一个 Flink集群(称为Flink yarn-session),开辟指定的资源,以后的 Flink 任务都提交到这里。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...
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 提交运行(流程标注为橙...
先来回顾下yarn的集群架构: Flink On YARN模式遵循YARN的官方规范,YARN只负责资源的管理和调度,运行哪种应用程序由用户自己实现,因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序、Spark程序、Flink程序等。 Flink On YARN模式下的运行架构: 1.4、Flink On Kubernetes模式 ...
Flink on yarn 启动模式对比 Yarn 架构原理–总览 首先介绍一下 Yarn 的架构原理,因为只有足够了解 Yarn 的架构原理,才能更好的知道 Flink 是如何在 Yarn 上运行的。 Yarn 的架构原理如上图所示,最重要的角色是 ResourceManager,主要用来负责整个资源的管理,Client 端是负责向 ResourceManager 提交任务。
Flink on Yarn 原理及实践 Yarn 架构原理–总览 Yarn 模式在国内使用比较广泛,基本上大多数公司在生产环境中都使用过 Yarn 模式。首先介绍一下 Yarn 的架构原理,因为只有足够了解 Yarn 的架构原理,才能更好的知道 Flink 是如何在 Yarn 上运行的。 Yarn 的架构原理如上图所示,最重要的角色是 ResourceManager,主要用...
关于Flink on Yarn 的实践在 https://ververica.cn/developers/flink-training-course1/ 上面有很多课程,例如:《Flink 安装部署、环境配置及运行应用程序》 和 《客户端操作》都是基于 Yarn 进行讲解的,这里就不再赘述。 Apache Flink Yarn
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,下图展示了 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。整个启动流程被划分成客户端提交(流程标注为紫色)、Flink Cluster 启动和 Job 提交运行。
1.3、Flink On YARN模式 先来回顾下yarn的集群架构: Flink On YARN模式遵循YARN的官方规范,YARN只负责资源的管理和调度,运行哪种应用程序由用户自己实现,因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序、Spark程序、Flink程序等。 Flink On YARN模式下的运行架构: