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...
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...
二、flink run -m yarn-cluster参数 -m,–jobmanager : yarn-cluster集群 -yd,–yarndetached : 后台 -yjm,–yarnjobManager : jobmanager的内存 -ytm,–yarntaskManager : taskmanager的内存 -yn,–yarncontainer : TaskManager的个数 -yid,–yarnapplicationId : job依附的applicationId -ynm,–yarnname : app...
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.min=64m -yD taskmanager.m...
在使用yarn-session命令时,添加“-jm MEM”参数设置内存。 在使用yarn-cluster命令时,添加“-yjm MEM”参数设置内存。 2.配置TaskManager个数 每个TaskManager每个核同时能跑一个task,所以增加了TaskManager的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下,可以相应增加TaskManager的个数,以提高运行效率。
(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 ...
yarn-cluster:-ys 8 通过系统变量方式配置 还可以在提交作业的时候使用-D参数配置。支持的参数如下: -Dyarn.application.queue=test \ 指定yarn队列 -Djobmanager.memory.process.size=2048mb \ 指定JM的总进程大小 -Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \ 指定每个TM的总进程大小 -Dtaskmanager.numberOfTask...
下图中的脚本指定参数是指我们提交flink任务指定的,实际参数情况是指flink 任务提交成功之后所产生的。 图9 为了验证上面的说法,咱们继续提交一个job来去测试。如果网友有时间可以实际操作一下。 flink run \ -m yarn-cluster \ -ynm AliyunNginxStudy20190328 \ ...
虽然flink-on-yarn cluster HA依赖于Yarn自己的集群机制,但是Flink Job在恢复时,需要依赖检查点产生的快照,而这些快照虽然配置在hdfs,但是其元数据信息保存在zookeeper中,所以我们还要配置zookeeper的HA信息: 其中,recovery.zookeeper.path.namespace也可以在启动Flink on Yarn时通过-z参数覆盖。