YARN模式:Flink的各个角色,均运行在多个YARN的容器内,其整体上是一个YARN的任务 flink on yarn的前提是:hdfs、yarn均启动 在企业实际开发中,使用Flink时,更多的使用方式是Flink On Yarn模式,原因如下: Yarn的资源可以按需使用,提高集群的资源利用率 Yarn的任务有优先级,根据优先级运行作业 基于Yarn调度系统,能够自动...
默认hadoop安装后web ui端口是ip:50070 如果访问不到,确认防火墙等信息,如果依然访问不到, 检查hdfs-site.xml是否配置了dfs.namenode.http-address属性,如果没有,请添加 3.在hdfs下创建/flink1.17/lib、/flink1.17/savepoints 两个路径 点击查看代码 hdfs dfs -mkdir-p /flink1.17/lib hdfs dfs -mkdir-p /fli...
Flink On Yarn即Flink任务运行在Yarn集群中,Flink On Yarn的内部实现原理如下图: 当启动一个新的Flink YARN Client会话时,客户端首先会检查所请求的资源(容器和内存)是否可用,之后,它会上传Flink配置和JAR文件到HDFS。 客户端的下一步是向ResourceManager请求一个YARN容器启动ApplicationMaster。JobManager和ApplicationMast...
目前HDFS上日志一部分由MR清洗生成&二次计算,一部分直接从服务器离线上传,但在私有云环境下,离线日志的压缩上传可能会对服务造成性能影响,而且在很多日志已经实时传输到Kafka集群的情况下,考虑Kafka->Hdfs也不失为一条合理的路径。 1. Kafka-Flume-Hdfs 这种方法直接通过Flume-ng的Hdfs-Sink往Hdfs导数据,Hdfs-Sink...
因为项目需要,之前基于Hadoop+yarn+flink+hdfs+hive 构建一套文件存储体系,但是由于Hadoop商业发行版cdh和hdp开始收费,开始思考如何构建没有hadoop生态的数据湖,搜集网上资料,尝试基于现代存储S3或者OSS来代替HDFS,使用k8s + kafka + Flink + iceberg + trino构建实时计算体系。 网上的教程大多问题很多,记录下来以作参...
yarn-session先在yarn中启动一个jobMansager ,所有的任务共享一个jobmanager (提交任务更快,任务之间共享jobmanager , 相互有影响) 直接提交任务模型,为每一个任务启动一个joibmanager (每一个任务独立jobmanager , 任务运行稳定) Flink读取HDFS上的数据
记录Flink on yarn的部署流程 集群环境:CDH5.16.2 2 Flink如何与YARN交互 上图来自Flink官方 Flink YARN Client需要获取Hadoop的配置访问到集群的YARN Resource Manager和HDFS,可以使用如下方式进行配置: 检查一下参数是否配置,只要有一个配置就可以读到集群的配置文件 ...
通过YarnClient创建Application 再次校验资源 AbstractYarnClusterDescriptor#startAppMaster启动AppMaster 初始化文件系统(HDFS) 将log4j、logback、flink-conf.yaml、jar包上传至HDFS 构造AppMaster的Container(确定Container进程的入口类YarnSessionClusterEntrypoint),构造相应的Env ...
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。
如果每一种框架都需要搭建各自的资源分配和管理系统,就无法共享资源,导致资源利用率低。并且大多企业一般会使用Hadoop生态的相关组件做作为大数据处理平台的底座,如HDFS、Hive、YARN等。 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 ...