【DataOutput】:将StreamTaskInput读取的数据发送给当前Task的headOperator进行处理 【OperatorChain】:同一个Task中运行的一系列算子以及RecordWriter(对Record进行分区,并缓存等待下游拉取) StreamInputProcessor处理数据流程 将在下一节StreamTask数据流中详细分析。
下面是Flink on YARN的详细执行流程: 1.提交作业:用户通过Flink的客户端向YARN提交Flink作业。客户端将作业提交给ResourceManager,其中包括作业的JAR文件、配置文件以及其他相关资源。 2.资源分配:ResourceManager接收到作业后,会根据集群的资源情况为该作业分配所需的资源。这些资源包括CPU、内存、磁盘等。ResourceManager会...
step1:启动新的FlinkYARN会话时,客户端首先检查所请求的资源(用于启动ApplicationMaster的内存和vcores)是否可用。然后,它将包含Flink 程序和配置文件的jar包上传到HDFS。 step2:客户端请求一个YARN的容器(container)用来启动ApplicationMaster。 step3:分配一个ApplicationMaster容器(container),并启动ApplicationMaster。由于客户...
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, ...
一、Flink On Yarn运行原理 二、代码及Yarn环境准备 1、准备代码 2、yarn 环境准备 三、Yarn Session模式 1、任务提交命令 2、任务提交流程 四、Yarn Per-Job模式 1、任务提交命令 2、任务提交流程 五、Yarn Application模式 1、任务提交命令 2/任务提交流程 ...
flink on yarn的整个交互过程图,如下: 要使得flink运行于yarn上,flink要能找到hadoop配置,因为要连接到yarn的resourcemanager和hdfs。可以使用下面的策略来指定hadoop配置: 1.会查看YARN_CONF_DIR,HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_PATH是否设置,按照顺序检查的。然后,假如配置了就会从该文件夹下读取配置。
客户端提交流程 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...
按照这个配置,最多可以运行 64GB x 0.5 / 2GB = 16 个Flink Application。 修改完成后,刷新一下 yarn 队列: yarn rmadmin -refreshQueues 继续提交任务,成功! d. Flink 消费 Kerberos 认证的 Kafka: 错误日志: org.apache.kafka.common.KafkaException: Failed to construct kafka consumer at org.apache.kafka...
二、Flink On Yarn执行流程 三、Flink Streaming Dataflow 1、Dataflow(数据流模型) DataFlow:Flink程序在执行的时候会被映射成一个数据流模型(Streaming Dataflows) Operator:数据流模型中的每一个操作被称为Operator,Operator分为:Source/Transformation/Sink