一、Yarn模式配置 把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager, Yarn的ResourceManager会申请容器从Yarn的NodeManager上面. Flink会创建JobManager和TaskManager在这些容器上.Flink会根据运行在JobManger上的job的需要的slot的数量动态的分配TaskManager资源 1. 复制flink-yarn cp -r flink-1.13.1 flink-yarn 2.配置环境变量HAD...
默认情况下,Table 和 SQL API 已经配置好了可以接受的性能对应的配置。 取决于 table 程序的需要,可能还需要配置一些必要的参数给优化器。比如,无界流程序可能需要确定必要的状态大小上限。 2.1. 概述 在table environment 对象中,TableConfig对象提供了当前会话的配置选项。 对于公共和重要的配置选项,TableConfig对象提...
Flink on yarn有两种运行模式:Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式。 2.1 Session-cluster 模式 (1)session模式特点 内存集中管理 在Yarn中初始化一个Flink集群,开辟指定的资源,资源申请到之后,资源永远保持不变,之后我们提交的Flink Jon都在这个Flink yarn-session中,也就是说不管提交多少个job,这些job都会共用开始...
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。
FLINK on YARN 将flink的任务提交到yarn上运行 1、可以先关闭flink的独立集群 stop-cluster.sh 2、配置HADOOP_CLASSPATH vim /etc/profile#增加export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath` source /etc/profile 3、启动hadoop start-all.sh 提交任务到yarn上运行 ...
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。
在生产环境中对Flink on YARN进行调优,首先需要明确Flink on Yarn的运行模式有两种:Yarn Session和Flink run。其中,Yarn Session是先在Yarn上启动一个Flink集群,然后向该集群提交Flink任务;而Flink run则是每次提交任务时,在Yarn上新创建一个Flink集群,用于运行该任务,每个任务在一个独立的Flink集群上跑。 资源配置:...
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...
2.2 配置core-site.xml文件 vim /opt/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://192.168.192.150:9000</value> </property> 2.3 配置yarn-site.xml文件 vim /opt/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml ...