Flink on Yarn–Per Job 模式指的是通过向 Yarn 集群提交独立的 Flink 作业来运行 Apache Flink 应用程序。在 Per Job 模式下，每次提交作业时，Flink 会启动一个新的 Flink 集群来运行该作业，作业完成后该集群也会被关闭。这种模式适用于需要独立资源且彼此不相关的场景。下面是 Flink on Yarn–Per Job 模式...
Flink On Yarn客户端提交三种方式 1、方式一、Per-Job 模式 作业提交命令行方式: ./bin/flink run -t yarn-per-job -d -ynm FlinkAppName -Dyarn.application.name=FlinkRetention -c com.dake.FlinkAppName ${JarFileDir}/FlinkStudy.jar xxx
1、Flink部署模式 session:共享集群,一个集群多个job (一个Job对应一个jobMaster) per-job:独享集群,一个job一个集群 application::独享集群,与per-job的区别在于 用户代码的解析位置 我们怎么用:主要用yarn的per-job,job之间互不影响 思考:能不能既用session,又用per-job?
二、单作业模式(Per-Job Mode) 为了更好的隔离资源,Per-job模式是每提交一个作业会启动一个集群,集群只为这个作业而生,这种模式下客户端运行应用程序,然后启动集群,作业被提交给JobManager,进而分发给TaskManager执行,作业执行完成之后集群就会关闭,所有资源也会释放。
二、单作业模式(Per-Job Mode) 三、应用模式(Application Mode) Flink 任务提交模式 Flink分布式计算框架可以基于多种模式部署,每种部署模式下提交任务都有相应的资源管理方式,例如:Flink可以基于Standalone部署模式、基于Yarn部署模式、基于Kubernetes部署模式运行任务,以上不同的集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源...
2)、per-job模式 1、提交job 2、查看yarnUI界面 本文详细的介绍了flink的Standalone独立集群模式和Standalone HA集群模式的部署、提交任务与验证,同时介绍了Flink on yarn的两种运行模式。 本文依赖环境是hadoop集群可用、zookeeper集群环境可用以及环境是免密登录的。
其实Flink on yarn的session模式和Per-job模式最大的区别是,提交任务时RM已向Yarn申请了固定大小的资源,其TaskManager是已经启动的。 资源分配如详细过程图下: 图2 slot管理图,源自Ref[1] 更详细的过程解析,强烈推荐Ref [2],是阿里Flink大牛写的,本博客在后期的源码分析过程也多依据此博客。
Flink源码阅读(一)——Per-job之Yarn的作业调度(一) 回到顶部 1、前言 Flink作业提交到Yarn上之后,后续的AM的生成、Job的处理过程和Flink基本没什么关系了,但是为大致了解Flink on yarn的Per-Job模式的整体过程,这里还是将这系列博客归到Flink源码阅读系列了,本系列博客计划三篇。
yarn-per-job作业提交流程: 在单作业模式下,Flink集群不会预先启动,而是在进行作业提交的时候,才会启动新的JobManager。 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。
Flink SQL 可以使用 Per-Job 模式提交任务,也称为批处理模式。在 Per-Job 模式下,Flink 会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。每个批次的输入和输出都是独立的,因此可以使用不同的输入和输出流连接器来处理每个批次的数据。以下是使用 Per-Job 模式提交 Flink SQL...