1 ,配置内存 操作场景 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志,如果频繁出现Full GC,需要优化GC。 GC的配置:在客户端的"conf/flink-conf.yaml...
1.启动hadoop集群(hdfs, yarn)2.运行无界流 bin/flink run -t yarn-per-job -c com.bigdata.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar 3.在yarn的ResourceManager界面查看执行情况 三、Flink on Yarn的3种部署模式 Flink提供了yarn上运行的3种模式，分别为Session-...
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: --...
由上可知客户端进程入口类为CliFrontend,主要参数包含run-application、-t yarn-application、-c com.dake.FlinkAppName CliFrontend入口类调用链路如下: CliFrontend.main() CliFrontend.mainInternal() CliFrontend.parseAndRun() CliFrontend.runApplication() ApplicationClusterDeployer.run() 在mainInternal()方法中会解析...
flink 提交yarn 命令 flink run -m yarn-cluster 文章目录 Flink集群搭建和使用 local 本地测试 flink集群搭建 1、standallone cluster 提交任务 -- 将代码打包 2.flink on yarn 只需要部署一个节点 flink启动方式 1、yarn-session 2、直接提交任务到yarn ...
进入后我们看到deployApplicationCluster方法及下面的deployJobCluster方法,二者都调用了YarnClusterDescriptor#deployInternal方法,以完成flink on yran任务提交; 通过参数描述也可以看出deployApplicationCluster对应的是application提交模式,deployJobCluster对应的是per-job提交模式; 总结:通过对run方法的梳理,可以确定step2是我们...
1. 第一种方式:YARN session 1. yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务) 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...
Flink run (Per-Job-Cluster) 任务提交流程 Flink 资源管理 operator chains slot Flink run 参数 Flink Session (Session-Cluster) 内存集中管理模式:在Yarn中初始化一个Flink集群,开辟指定的资源,之后我们提交的Flink Jon都在这个Flink yarn-session中,也就是说不管提交多少个job,这些job都会共用开始时在yarn中申请...
这样根据你的业务需求特点,可以自己起一个名字,然后就可以确定那个yarn-session可以用来提交job了。 当然,前面我们也说了 运行bin/flink run –help 可以产看flink提交到yarn的相关参数其中有一个叫做 然后就可以提交任务了 代码语言:javascript 复制 ./bin/flink run./examples/batch/WordCount.jar--input/input/tes...
第一种模式分为两步:yarn-session.sh(开辟资源)--->flink run(提交任务) 开源资源,使用命令 yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 -d -s 2 参数解释: -n2表示指定两个容器-jm1024表示jobmanager1024M内存-tm1024表示taskmanager1024M内存-d--detached 任务后台运行-s 指定每一个taskmanager分配多少个...