flink per job作业提交到yarn很慢 flink api提交作业 Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、执行环境(Execution Environment)1、创建执行环境1.1、getExecutionEnvironment1.2、createLocalEnvironment1.3、createRemoteEnvironment2、执行模式(Execution Mode)2.1、 flink jvm linux 执行...
Flink on yarn 使用Java API提交任务 flink restful提交jobgraph,概述Flink中的执行图可以分成四层:StreamGraph->JobGraph->ExecutionGraph->物理执行图。StreamGraph:即根据用户编写的StreamAPI而生成的最初的作业拓扑图,表示程序的拓扑结构。JobGraph:Strea
与Per-Job-Cluster的区别：就是Application Mode下, 用户的main函数式在集群中执行的，并且当一个application中有多个job的话，per-job模式则是一个job对应一个yarn中的application，而Application Mode则这个application中对应多个job。测试代码：import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apac...
at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.loadCustomCommandLines(CliFrontend.java:1030) at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.main(CliFrontend.java:957) Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader...
3、Flink on Yarn 推荐 Standallone Cluster 独立集群 独立集群是不依赖hadoop的,所以可以先停掉 Hadoop 注意:独立集群的搭建需要配置 JAVA_HOME 和 免密登录 1、上传、解压、配置环境变量 #进入压缩包所在目录cd/usr/local/soft#解压tar -zxvf /usr/local/soft/flink-1.11.2-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/lo...
3. FlinkDataStream API编码部分 果断选择用DataStream API来实现,虽然也有很多坑,但是好在最终调试通过,目前任务提交到yarn上运行了几个小时,一切正常。 具体代码代码如下,写的比较粗糙,仅提供你参考: packagecom.anryg importjava.time.Duration importorg.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy importorg...
Flink 提交到 YARN 集群的方式主要有两种,一种是通过命令行工具 flink-yarn.sh 进行提交,另一种是通过 Flink 的 Java API 进行提交。 关于通过 Java API 提交 Flink 任务到 YARN 集群的方式,你可以在 Flink 官方文档中找到详细的说明。具体而言,可以查看以下文档: Submitting Applications on YARN:该文档介绍了如...
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。
FLink on yarn 有三种运行模式: yarn-session模式(Seesion Mode) yarn-cluster模式(Per-Job Mode) Application模式(Application Mode) 【温馨提示】Per-Job 模式(已弃用),Per-job 模式仅由 YARN 支持,并已在 Flink 1.15 中弃用。它将被丢弃在FLINK-26000中。
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。