在使用yarn-session命令时,添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时,添加“-ys NUM”参数设置SLOT数。 4.配置TaskManager内存 TaskManager的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候,可能需要较多资源,因而内存也可以做相应的增加。 将在使用yarn-sesion命令时,添加“-tm MEM”参数设置...
Session-Cluster:是在YARN 中提前初始化一个 Flink集群(称为Flink yarn-session),开辟指定的资源,以后的 Flink 任务都提交到这里。这个Flink 集群会常驻在YARN 集群中,除非手工停止。这种方式创建的 Flink 集群会独占资源,不管有没有 Flink 任务在执行,YARN 上面的其他任务都无法使用这些资源。 3.1、启动yarn-session...
2、直接提交任务到yarn 直接提交到yarn不会生成端口号,通过master:8088界面查看任务,点击后面的ApplactionMaster跳转到Flink界面 每一个任务都会有一个jobManager flink run -m yarn-cluster -yjm 1024m -ytm 1096m -c com.shujia.flink.core.Demo1WordCount flink-1.0.jar #杀掉yarn上的任务,如果之前有任务每...
-m yarn-cluster \ -yid application_1646190502615_0113 1. 2. 3. 4. 5. 示例4 :取消一个作业 二、Flink Run Command | flink run 2.1 命令介绍 flink run命令用于编译和执行一个程序 查看命令参数选项 # 命令格式 run [OPTIONS] <jar-file> <arguments> # 查看命令帮助 ./bin/flink run -h 1. 2...
flink1.12 内存和提交参数 在使用yarn cluster模式提交flink的任务时候,往往会涉及到很多内存参数的配置 例如下面的提交命令: flink run -d -m yarn-cluster -yjm 512 -ytm 5028 -yD jobmanager.memory.off-heap.size=64m -yD jobmanager.memory.jvm-metaspace.size=128m -yD jobmanager.memory.jvm-overhead....
--如果运行模式为:flink run的yarn cluster,可以通过加以下参数 -yD taskmanager.memory.task.off-heap.size=512m 调大后作业依然运行1分钟左右失败,但是异常信息会出现yarn containner的heartbeat time out,这种异常一般是由于已经发生了一些程序异常导致containner的心跳发送/回应不及时导致,所以继续抓那个前置的异常...
脚本可以携带的参数: -n(--container):TaskManager的数量。(1.10 已经废弃) -s(--slots):每个TaskManager的slot数量,默认一个slot一个core,默认每个taskmanager的slot的个数为1,有时可以多一些taskmanager,做冗余。 -jm:JobManager的内存(单位MB)。 -q:显示可用的YARN资源(内存,内核); ...
(1)flink run -m yarn-cluster --help;可用参数: Options for yarn-cluster mode: -d,--detached If present, runs the job in detached mode -m,--jobmanager <arg> Address of the JobManager (master) to which to connect. Use this flag to ...
使用Yarn session提交的Flink作业,注意检查的参数有: -s: 每个TaskManager的slot数量。 -qu: 提交任务到哪个队列。 -nl: 作业使用的Yarn标签资源。 -jm: JobManager使用的内存。 -tm: TaskManager使用的内存。 Yarn cluster模式: -ys: 每个TaskManager的slot数量。