1. 复制flink-yarn cp -r flink-1.13.1 flink-yarn 2.配置环境变量HADOOP_CLASSPATH, 如果前面已经配置可以忽略。在/etc/profile.d/my.sh中配置并分发 export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`二、Yarn运行无界流WordCount 1.启动hadoop集群(hdfs, yarn)2.运行无界流 bin/flink run -t yarn-per-job -...
LocalExecutor:本地模式 RemoteExecutor:Standalone模式 YarnJobClusterExecutor:YARN per job模式 YarnSessionClusterExecutor:YARN session job模式 KubernetesSessionClusterExecutor:K8S session job模式 EmbeddedExecutor:Application模式用 这里采用的是YarnJobClusterExecutor,如何找? StreamExecutionEnvironment通过PipelineExecutorSe...
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 ${JarFileDir}/FlinkStudy.jar xxx 当前模式在Flink系统中已处于Deprecated状态,后续不推荐使用。 2、方式二、Session模式 (1) . ....
上面的YARN session是在Hadoop YARN环境下启动一个Flink cluster集群,里面的资源是可以共享给其他的Flink作业。我们还可以在YARN上启动一个Flink作业,这里我们还是使用./bin/flink,但是不需要事先启动YARN session: 使用flink直接提交任务 bin/flink run-m yarn-cluster./examples/batch/WordCount.jar 常用参数: --p ...
Flink on Yarn–Per Job 模式指的是通过向 Yarn 集群提交独立的 Flink 作业来运行 Apache Flink 应用程序。在 Per Job 模式下，每次提交作业时，Flink 会启动一个新的 Flink 集群来运行该作业，作业完成后该集群也会被关闭。这种模式适用于需要独立资源且彼此不相关的场景。下面是 Flink on Yarn–Per Job 模式...
Flink run (Per-Job-Cluster) 任务提交流程 Flink 资源管理 operator chains slot Flink run 参数 Flink Session (Session-Cluster) 内存集中管理模式:在Yarn中初始化一个Flink集群,开辟指定的资源,之后我们提交的Flink Jon都在这个Flink yarn-session中,也就是说不管提交多少个job,这些job都会共用开始时在yarn中申请...
bin/flink run -t yarn-per-job -c com.bigdata.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar 1. 3.在yarn的ResourceManager界面查看执行情况 三、Flink on Yarn的3种部署模式 Flink提供了yarn上运行的3种模式,分别为Session-Cluster,Application Mode和Per-Job-Cluster模...
Flink On Yarn的两种部署模式 一、内存Job管理模式yarn-per-job 使用介绍:常用的模式 二、内存集中管理模式yarn-session 使用介绍:当作业很少并且都较小,能快速执行完成时,可以使用。否则一般不会使用该模式 第一步:yarn-session.sh(开辟资源) 第二步:flink run(提交任务)...
1、yarn cluster 模式部署介绍 mr和spark都可以基于yarn模式部署,flink也不例外,生产中很多也基于yarn模式部署。 flink的yarn模式部署也分为两种方式,一种是yarn-session,一种是yarn-per-job。大致如下图: 2、flink session HA模式 需要先启动集群,然后在提交作业,接着会向yarn申请一块资源空间后,资源永远保持不变...
在Per-Job模式中,Flink每个job任务都会启动一个对应的Flink集群,基于Yarn提交后会在Yarn中同时运行多个实时Flink任务,在HDFS中$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml中有"yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent"配置项,该项默认值为0.1,表示Yarn集群中运行的所有ApplicationMaster的资源比例上限,默...