上面的YARN session是在Hadoop YARN环境下启动一个Flink cluster集群,里面的资源是可以共享给其他的Flink作业。我们还可以在YARN上启动一个Flink作业,这里我们还是使用./bin/flink,但是不需要事先启动YARN session: 使用flink直接提交任务 bin/flink run-m yarn-cluster./examples/batch/WordCount.jar 常用参数: --p ...
在Flink系统中ClusterClientFactory类体系在yarn application模式下isCompatibleWith()方法为true的可选项只包含YarnClusterClientFactory。即DefaultClusterClientServiceLoader实例getClusterClientFactory()方法返回YarnClusterClientFactory实例。 runApplication()方法最后会调用ApplicationClusterDeployer实例的run()方法,进而调用YarnCl...
部署集群YarnClusterDesriptor#deployJobCluster -> AbstractYarnClusterDescriptor#deployInternal;后面流程与Session-Cluster类似,值得注意的是在AbstractYarnClusterDescriptor#startAppMaster中与Session-Cluster有一个显著不同的就是其会将任务的JobGraph上传至Hdfs供后续服务端使用 经过上述步骤,客户端提交任务过程就完成了,...
Flink提供了两种在yarn上运行的模式,分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式,本文分析两种模式及启动流程。 下图展示了Flink-On-Yarn模式下涉及到的相关类图结构 2. Session-Cluster模式 Session-Cluster模式需要先启动集群,然后再提交作业,接着会向yarn申请一块空间后,资源永远保持不变。如果资源满了,下一个作业...
FLINK on YARN 将flink的任务提交到yarn上运行 1、可以先关闭flink的独立集群 stop-cluster.sh 2、配置HADOOP_CLASSPATH vim /etc/profile # 增加 export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpa
Flink 环境的搭建 1、local 本地测试 2、Standallone Cluster 独立集群(可能用的上) 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 J
Flink部署到Yarn Cluster后,会显示Job Manager的连接细节信息。 Flink on Yarn会覆盖下面几个参数,如果不希望改变配置文件中的参数,可以动态的通过-D选项指定,如 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 -Dfs.overwrite-files=true-Dtaskmanager.network.numberOfBuffers=16368jobmanager.rpc.addre...
为什么使用Flink On Yarn? 在实际开发中,使用Flink时,更多的使用方式是Flink On Yarn模式,原因如下: -1.Yarn的资源可以按需使用,提高集群的资源利用率 -2.Yarn的任务有优先级,根据优先级运行作业 -3.基于Yarn调度系统,能够自动化地处理各个角色的 Failover(容错) ...
1. Session-Cluster Session-Cluster模式需要先启动Flink集群，向Yarn申请资源。以后提交任务都向这里提交。这个Flink集群会常驻在yarn集群中，除非手动停止。在向Flink集群提交Job的时候, 如果资源被用完了,则新的Job不能正常提交。缺点: 如果提交的作业中有长时间执行的大作业, 占用了该Flink集群的所有资源, 则后续...
5 Flink on Yarn的三种部署方式介绍 1 Session模式 这种模式会预先在yarn或者或者k8s上启动一个flink集群,然后将任务提交到这个集群上,这种模式,集群中的任务使用相同的资源,如果某一个任务出现了问题导致整个集群挂掉,那就得重启集群中的所有任务,这样就会给集群造成很大的负面影响。