JobManager是Flink系统master节点的逻辑称呼,不同的部署模式有不同的实现类,对于Flink On Yarn下Application模式,其实现类是YarnApplicationClusterEntryPoint。JobManager由三个核心组件构成,分别是ResourceManager、Dispatcher和WebmonitorEndpoint,以下是核心组件的功能简介。 1、WebmonitorEndpoint:Rest服务,内部由Netty实现。客...
run [OPTIONS] <jar-file> <arguments>"run"操作参数:-c,--class <classname>如果没有在jar包中指定入口类,则需要在这里通过这个参数指定-m,--jobmanager <host:port>指定需要连接的jobmanager(主节点)地址,使用这个参数可以指定一个不同于配置文件中的jobmanager-p,--parallelism <parallelism>指定程序的并行度...
1.配置JobManager内存 JobManager负责任务的调度,以及TaskManager、RM之间的消息通信。当任务数变多,任务平行度增大时,JobManager内存都需要相应增大。您可以根据实际任务数量的多少,为JobManager设置一个合适的内存。 在使用yarn-session命令时,添加“-jm MEM”参数设置内存。 在使用yarn-cluster命令时,添加“-yjm MEM...
为了实现更好的可用性,我们需要 JobManager 做一些主备冗余,这就是所谓的高可用(High Availability,简称 HA)。 我们可以通过配置,让集群在任何时候都有一个主 JobManager 和多个备用 JobManagers,如图所示,这样主节点故障时就由备用节点来接管集群,接管后作业就可以继续正常运行。主备 JobManager 实例之间没有明显的...
其中,recovery.zookeeper.path.namespace也可以在启动Flink on Yarn时通过-z参数覆盖。 在yarn模式下,jobmanager.rpc.address不需要指定,因为哪一个容器作为jobManager由Yarn决定,而不由Flink配置决定;taskmanager.tmp.dirs也不需要指定,这个参数将被yarn的tmp参数指定,默认就是/tmp目录下,保存一些用于上传到ResourceManage...
一、Yarn模式配置 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...
这种模式下会启动yarn session,并且会启动Flink的两个必要服务:JobManager和Task-managers,然后你可以向集群提交作业。同一个Session中可以提交多个Flink作业。需要注意的是,这种模式下Hadoop的版本至少是2.2,而且必须安装了HDFS(因为启动YARN session的时候会向HDFS上提交相关的jar文件和配置文件) ...
在《Flink On Yarn客户端提交过程》中说到,最后AM进程启动的入口类是YarnJobClusterEntrypoint,那么Jobmanager的启动过程也就应该从这里开始进行。 JobManager启动入口 public static void main(String[] args) { // startup checks and logging EnvironmentInformation.logEnvironmentInfo(LOG, YarnJobClusterEntrypoint.cl...
Flink作业提交的时候会遇到任务无法提交,或者是长时间处于ACCEPTED状态。此时需要重点排查Yarn的资源的相关配置。 本篇为大家带来Flink on Yarn 资源问题的排查思路。 典型报错 Flink on Yarn程序提交的时候如果资源不足,JobManager会出现类似如下的错误: java.util.concurrent.CompletionException:org.apache.flink.runtime...