ClusterSpecification.getTaskManagerMemoryMB()方法返回的就是-ytm/--yarntaskManagerMemory参数设定的内存,最终反映在Flink代码中都是taskmanager.heap.size配置项的值。 接下来首先调用ContaineredTaskManagerParameters.calculateCutoffMB()方法,它负责计算一个承载TM的YARN Container需要预留多少内存给TM之外的逻辑来使用。 1...
TaskManager: 负责具体的任务执行和任务资源申请和管理 >>> 详细解释:TaskManger从 JobManager 接收需要执行的任务,然后申请Slot 资源(根据集群Slot使用情况以及并行度设置)并尝试启动Task,开始执行作业,TaskManager中最小的资源调度单位是TaskSlots。TaskManger数量由集群中Slave数量决定 TaskSlots TaskSlots:Task共享系统资...
TaskManager 的数量。你可以使用 -p 或 -D 参数来设置并行度，进而间接控制 TaskManager 的数量。
所以,可以得出Flink on YARN时,TaskManager的数量就是:max(parallelism) / yarnslots(向上取整)。例如,一个最大并行度为10,每个TaskManager有两个任务槽的作业,就会启动5个TaskManager,如WebUI所示。
taskmanager.memory.jvm-overhead.max，默认 1gb 总进程内存*fraction，如果小于配置的 min（或大于配置的...
在Standalone 模式下,Flink 集群由多个 TaskManager 和 JobManager 组成,每个节点(无论是运行 JobManager 还是 TaskManager)都需要加载自己的flink-conf.yaml配置文件。 操作步骤: 每台机器都需要修改:由于每个 TaskManager 都依赖于本地的配置文件来确定 slots 的数量,因此你需要在三台机器上分别修改flink-conf.yaml中...
那么我们需要在打开集群配置文件capacity-scheduler.xml,将defaultResourceCalculator注释掉,将下面的DominantResourceCalculator的注释去掉,如下图4-1所示。 图4-1 任务CPU数量无需手动设置,一般由yarn来自动分配。任务CPU数量 = TaskManager数量 x TaskManager中slot数 + JobManager数量。例如一个flink任务有3个TaskManager...
说到底还是确定不了TaskManager最终的数量谁来决定的,通过亲自测试得到图9的结果,测试中flink配置文件中的默认并行度是1(parallelism.default: 1),代码中没有单独设置operators的并行度。 yn(实际) = Math.ceil(p/ys) ys(总共) = yn(实际) * ys(指定) ...
1.配置JobManager内存 JobManager负责任务的调度,以及TaskManager、RM之间的消息通信。当任务数变多,任务平行度增大时,JobManager内存都需要相应增大。您可以根据实际任务数量的多少,为JobManager设置一个合适的内存。 在使用yarn-session命令时,添加“-jm MEM”参数设置内存。