bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 --class com.zclh.data.wordcount.WordCountKafkaInStdOut /data/cdh/test/flink-kafka-1.0-SNAPSHOT.jar job模式运行任务 bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 --class com.zclh.data.wordcount.WordCountKafkaInStdOut /data/cdh/test...
①yn参数官网解释: -yn,--yarncontainer <arg> Number of YARN container to allocate (=Number of Task Managers)。按照这个参数解释,那就是我们设置了job中有多少个TaskManagers,但是事实是不是这样的呢???那看一下下面提交的job: flink run \ -m yarn-cluster \ -ynm AliyunNginxStudy20190328 \ -yn 3...
Copy flink run -yn MyFlinkJob my-flink-job.jar 在使用Flink命令行工具flink run启动作业时,还可以使用-c或-class参数来指定主类名。如果您的Flink作业中包含一个public static void main(String[] args)方法,那么您可以使用以下命令来启动作业: Copy flink run -yn MyFlinkJob -c com.example.MyFlinkJob ...
flink run on yarn 提高并行度 flink优化 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...
运行模式是 flink-on-yarn per-job模式,每个任务有独立的yarn session,启动任务的方式是CLI方式。所以我们任务启动命令像是这样: flink run-ynm your_jobName-yn7-ys2-p14-ytm 2048m-yjm 2048m-m yarn-cluster-yD metrics.reporter.influxdb_reporter.db=metrics_flink-c com.xxx.K2kExtractStreamk2k-extractor...
yarn-session.sh -n <num> flink run -yn <num> 2.4 Cluster -> Job 资源调度的过程 图6. Cluster 到 Job 的资源调度过程 如图6,Cluster 到 Job 的资源调度过程中主要包含两个过程。 Slot Allocation(图6中红色箭头) Scheduler 向 Slot Pool 发送请求,如果 Slot 资源足够则直接分配,如果 Slot 资源不够,...
这说明从1.5版本开始,Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算,也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了。那么自动推算的规则是什么呢?要弄清楚它,先来复习Flink的并行度(Parallelism)和任务槽(Task Slot)。
./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 ./examples/batch/WordCount.jar \ --input hdfs://user/hadoop/input.txt \ --output hdfs://user/hadoop/output.txt 复制代码 上面的命令同样会启动一个类似于YARN session启动的页面。其中的-yn是指TaskManager的个数,必须要指定。
bin/flink run-m yarn-cluster-yn2./examples/batch/WordCount.jar 以上命令在参数前加上 y 前缀,-yn 表示 TaskManager 个数 在8088 页面观察: ■ 停止 yarn-cluster 代码语言:javascript 复制 yarn application-kill application 的ID 注意: 如果使用的 是 flink on yarn 方式,想切换回 standalone 模式的话,...
# -yn 指定taskmanager数量 # -ys 指定每个taskmanager的slot数量 提交任务之后会在yarn集群按照我们的配置初始化一个flink集群,运行我们提交的作业,作业执行完成之后就释放资源关闭掉flink集群,把资源还给yarn集群。 如果运行时报错:Could not allocate enough slots within timeout of 300000 ms to run the job. Pl...