Flink 参数为 state.backend.rocksdb.compaction.level.target-file-size-base(ColumnFamilyOptions 的 setTargetFileSizeBase 方法),表示上一级的 SST 文件达到多大时触发 Compaction 操作,默认值是 2MB(每增加一级,阈值会自动乘以 target_file_size_multiplier). 为了减少 Compaction 的频率,可以适当调大此参数,例如...
Flink 会根据默认值或其他配置参数自动调整剩余内存部分的大小。 配置堆内存和托管内存 除配置总内存外,另一种配置 Flink 内存的方式是同时设置任务堆内存和托管内存,此时 Flink 会根据默认值或其他配置参数自动调整剩余内存部分的大小。 因此,如果已经明确设置了任务堆内存和托管内存,建议不要再设置进程总内存或 Flink...
一、参数介绍 作业模式:yarn-per-job 二、Flink服务器con日志获取 1、日志路径 进入对应flink执行节点 /apps/yarn/container-logs/application_1624482781367_19613/container_e34_1624482781367_19613_01_000002
资源使用方式不同：Flink on Yarn–Session 中 Flink 应用程序以异步方式运行，并共享相同的资源和集群，而 Flink on Yarn–Per Job 则需要为每个应用程序创建单独的 Yarn 应用程序，并调整相应的参数和配置，每个应用程序都会启动一个新的、独立的 Flink 集群，该集群只为当前作业提供资源。综上所述，当需要长时间...
Per-Job模式和Session模式下用户编写的Flink应用的main方法都会在客户端运行。客户端解析生成JobGraph后会将依赖项和JobGraph二进制数据一起发送到集群上,在客户端机器上有大量作业提交时,这两种模式会导致客户端承受较大的带宽压力。为了解决该问题,Application模式将Flink应用的main方法触发过程后置到JobManager生成过程中...
3)Flink在Per-job模式下,AM container加载运行的入口是YarnJobClusterEntryPoint中的main()方法,源码分析如下: 1publicstaticvoidmain(String[] args) {2//startup checks and logging3//1、输出环境信息如用户、环境变量、Java版本等,以及JVM参数4EnvironmentInformation.logEnvironmentInfo(LOG, YarnJobClusterEntrypoint...
3)Flink在Per-job模式下,AM container加载运行的入口是YarnJobClusterEntryPoint中的main()方法,源码分析如下: 1publicstaticvoidmain(String[] args) {2//startup checks and logging3//1、输出环境信息如用户、环境变量、Java版本等,以及JVM参数4EnvironmentInformation.logEnvironmentInfo(LOG, YarnJobClusterEntrypoint...
per-job作业提交流程.jpg 1.客户端向yarn提交作业,并且需要将Flink的Jar包和配置文件信息上传到HDFS,以便后续启动FLink相关组件的容器。 2.YARN资源管理器分配Container资源,启动Application Master,这个APP里面包含了Flink的JobManager,并且要将提交上来的作业交给JMaster。
-c com.example.PerJobJob 参数指定了作业的入口类。./per-job-job.jar 参数指定了作业的 JAR 文件路径。总之,使用 Per-Job 模式提交 Flink SQL 作业可以将整个作业分为多个批次,并将每个批次作为一个独立的作业提交到 JobManager 上运行,从而提高作业的并行度和效率。 2023-08-13 10:52:27 发布于福建 ...