Maximum Memory:512Requested: 1024MB. Please check the'yarn.scheduler.maximum-allocation-mb'and the'yarn.nodemanager.resource.memory-mb'configuration values at org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor.validateClusterResources(YarnClusterDescriptor.java:543) at org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor.d...
那么‘总日志’ = 多个容器的日志合并。 也就是日志聚合的结果。 1. 2.2 cdh上配置聚合日志(默认配置好的) #其中yarn.nodemanager.log-dirs 表示每个nodemanager上的容器产生的日志保存地址。 但是日志聚合会把同一个job分散的日志进行聚合到hdfs. 1. 2. 2.yarn配置历史日志 学习 1. 配置1:mapred-site.xml ...
1.Flink on yarn 的模式下,利用 log4j(log4j2) KafkaAppender 把日志直接打到 kafka(无kerberos认证) 在Flink 1.11.0 之前 Flink 使用的日志是 Log4j. 在 1.11.0 之后使用的是 Log4j2. 这两者的配置稍有不同: log4j 配置 (Flink 1.11.0 之前) #KafkaLog4jAppender 可能需要导入相关jar包 log4j.appender.kaf...
1.4 日志归档 在flink/conf 目录下已经提供了 log4j.properties 和 logback.xml,说明可以 log4j 和 logback 两种方案任选其一。 如果选择 logback 方案,需要移除(重命名)log4j.properties。 另外官方文档 中还特别提示: 就是说对于 flink on yarn 模式,日志的归档策略并不依赖 yarn 的配置,而是 flink 的配置: flin...
可以通过配置以下属性来按周期清理Flink on YARN上的任务运行日志: 1. 设置日志保留时间:通过设置 flink.yarn.log.retention-time 参数来指定日志保留时间。默认情况下,保留时间为7天。 设置日志滚动间隔:通过设置 log4j.appender.file.RollingPolicy.FileNamePattern 参数来指定日志滚动间隔。例如,设置为每小时滚动一次:...
在Flink on yarn 的模式下,程序运行的日志会分散的存储在不同的 DN 上,当 Flink 任务发生异常的时候,我们需要查看日志来定位问题,一般我们会选择通过 Flink UI 上面的 logs 来查看日志,或者登录到对应的服务器上去查看,但是在任务日志量非常大的情况下,生成的日志文件就非常多,这对于我们排查问题来说,就造成了很...
进程GC 时间过长,可能是内存泄露或内存资源配置不合理造成,需根据日志或分析内存进一步定位具体原因。 ▼Failover 异常 3: java.lang.Exception: Container released on a lost node 异常原因是 Container 运行所在节点在 YARN 集群中被标记为 LOST,该节点上的所有 Container 都将被 YARN RM 主动释放并通知 AM,Job...
Flink-on-yarn模式的job日志输出路径是: $HADOOP_HOME/logs/userlogs/<APPLICATION_ID>/<CONTAINER_ID>/ 以上$HADOOP_HOME/logs/userlogs是yarn容器的默认日志路径, 可通过在yarn-site.xml中进行如下配置来修改: <property><name>yarn.nodemanager.log-dirs</name><value>/logs/yarn</value></property> ...
1、配置准备 在配置Flink On Yarn之前,必须保证hdfs和yarn都已经开启,可以通过$HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh启动hdfs和yarn。 2、配置AM在尝试重启的最大次数(yarn-site.xml) 此配置需要在$HADOOP_CONF_DIR的yarn-site.xml添加。 添加如下配置: 此配置代表application master在重启时,尝试的最大次数。
从1.5版本开始,Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算,也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了。 自动推算:Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。 image.png