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 ${JarFileDir}/FlinkStudy.jar xxx 当前模式在Flink系统中已处于Deprecated状态,后续不推荐使用。 2、方式二、Session模式 (1) . ....
步骤2: 配置 YARN 在安装的 Flink 目录下,修改配置文件conf/flink-conf.yaml来支持 YARN。通常需要设置 YARN 集群的相关参数。例如: jobmanager.heap.size:1024m# JobManager 的堆内存taskmanager.heap.size:1024m# TaskManager 的堆内存parallelism.default:1# 默认并行度# 添加 YARN 相关的配置yarn.application.cl...
在Per-Job模式中,Flink每个job任务都会启动一个对应的Flink集群,基于Yarn提交后会在Yarn中同时运行多个实时Flink任务,在HDFS中$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...
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...
对于“run”操作,当前可用的目标是:“remote”,“local”,“kubernetes-session”,“yarn-per-job”,“yarn-session”。 对于“run-application”操作,当前可用的目标是:“kubernetes-application”,“yarn-application”。 3.其他命令 --list 下面需要的FlinkJobID可以通过这个命令查看参数:-a,--all显示所有程序及其...
-id,--applicationId <yarnAppId> YARN集群上的任务id,附着到一个后台运行的yarn session中 Per Job Cluster 模式 一个Job 会对应一个集群,每提交一个作业会根据自身的情况,都会单独向 yarn 申请资源,直到作业执行完成,一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。独享 Dispatcher 和 ResourceManager...
1.2 Yarn Per-Job 提交流程 启动集群: 使用./flink run -m yarn-cluster 提交 Per-Job 模式的作业。 Yarn 启动 Flink 集群。该模式下 Flink 集群的启动入口是 YarnJobClusterEntryPoint,其他与 YarnSession 模式下集群的启动类似。 作业提交: 该步骤与 Seesion 模式下的不同,Client 并不会通过 Rest 向 Dispatch...
而我们的正式运行也同样是yarn模式。flink的yarn模式最常用的又是flink per job模式,也就是一个job应用一个cluster。这样可以不同的job可以相互独立出来。那么现在我们就来分析flink per job的yarn模式客户端源码实现 例如一个flink提交的命令如下: flink run \...
与YARN Session模式不同,PerJob模式是为每个Flink作业单独启动一个YARN Session。这意味着,每次提交一个新的Flink作业,都需要新建一个YARN Session。这种模式的优点在于可以为每个作业提供独立的资源和环境,避免作业之间的资源竞争和干扰。 操作步骤 提交Flink作业:使用Flink提供的命令行工具或API,将Flink作业提交到YARN集...