C. AM打印的 classpath 疑问 分析 分析1:是否是 Flink 客户端环境所致? 分析2:是否是软链接目录所致? 分析3:是否是因为YARN的节点上缺少CDH的 hadoop-mapreduce 有关jar包? 分析4:是否是因为 hadoop classpath 和 hadoop classpath --glob 的差异? 分析5:是否因为 Yarn 的 Container 启动的时候采用了自身进...
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HADOOP_CLASSPATH, 如...
最常见原因是未将依赖的 Hadoop JAR 文件加到 CLASSPATH,找不到依赖类(例如:ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException)导致加载客户端入口类(FlinkYarnSessionCli)失败。 **▼ Flink on YARN 应用提交时如何关联到指定 YARN 集群? ** Flink on YARN 客户端通常需配置 HADOOP_CONF_...
其中streampark-flink-client-core 作为提交flink job的核心模块,这里我们只关心flink on yarn作业的提交。 flink job提交流程分析: 1、flink启动脚本 以flink 1.14.4版本为例,flink安装目录的bin/目录下的 flink脚本 有详细的任务提交步骤,其中最后一行为: # Add HADOOP_CLASSPATH to allow the usage of Hadoop ...
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HADOOP_HOME/lib export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 1. 2. 3. 4. 使用命令 ---source /etc/profile使配置文件生效 如配置成功过,可使用名 ---hadoop version查看hadoop版本 3. 配置Hadoop集群环境 hadoop安装目录下/etc/hadoop中以下文件: workers...
由于Flink on Yarn的部署需要hadoop的依赖: 比较常见的解决方式会将hadoop calsspath放在Linux的系统环境变量下,但是这里会影响Hive的日志级别,导致Hive打印过多的INFO日志。 解决方案有两种: 1. 将hadoop classpath加入到fink的局部配置环境变量之中,如图所示: ...
spark on yarn是一样的效果,这个时候我们的Hadoop集群上面既可以运行MapReduce任务,Spark任务,还可以运行Flink任务,一举三得。 一、Standalone 1. 集群规划 依赖环境 jdk1.8及以上【配置JAVA_HOME环境变量】 ssh免密码登录 在这我们使用bigdata01、02、03这三台机器,这几台机器的基础环境都是ok的,可以直接使用。
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。
二、Hadoop 完全分布式-yarn配置 永久关闭防火墙 修改主机名 vim /etc/hosts 192.168.73.130 hadoop01 修改环境变量 export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk export HADOOP_HOME=/home/ad/hadoop-2.6.0 export HADOOP_PREFIX= {HADOOP_HOME}/bin/hadoop classpath` export PATH= ...
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。