flink源码分析1-4–yarnPerJob任务提交流程–部署集群前的准备&提交任务 1、创建flink的ResourceManager //往yarn集群提交完了任务之后,启动入口类的main方法:YarnJobClusterEntryPoint.java的main方法 public static void main(String[] args) { // startup checks and logging EnvironmentInformation.logEnvironmentInfo(...
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...
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$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml中有"yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent"配置项,该项默认值为0.1,表示Yarn集群中运行的所有ApplicationMaster的资源比例上限,默...
步骤2: 配置 YARN 在安装的 Flink 目录下,修改配置文件conf/flink-conf.yaml来支持 YARN。通常需要设置 YARN 集群的相关参数。例如: jobmanager.heap.size:1024m# JobManager 的堆内存taskmanager.heap.size:1024m# TaskManager 的堆内存parallelism.default:1# 默认并行度# 添加 YARN 相关的配置yarn.application.cl...
⭐1.6 选择 YarnJobClusterExecutor 作为 pipelineExecutor,并生成 jobGraph; ⭐1.7 创建并启动 yarn 客户端,获取集群配置参数 ⭐1.8 部署集群,将应用配置(Flink-conf.yaml、logback.xml、log4j.properties)和相关文件(Flink Jar、配置类文件、用户 Jar 文件、JobGraph 对象等)上传至分布式存储 HDFS 中。
yarn-per-job作业提交流程: 在单作业模式下,Flink集群不会预先启动,而是在进行作业提交的时候,才会启动新的JobManager。 per-job作业提交流程.jpg 1.客户端向yarn提交作业,并且需要将Flink的Jar包和配置文件信息上传到HDFS,以便后续启动FLink相关组件的容器。
在开始FlinkYARN Per Job任务提交的流程之前,我们需要进行一些准备工作。首先,我们需要确保我们在本地或通过远程连接访问到一个已经安装和配置好了YARN资源管理器和节点管理器的YARN集群。其次,我们需要安装Flink框架,并配置Flink集群和YARN集群之间的连接。这可以通过修改Flink配置文件来实现。最后,我们需要准备好要提交的...
"$@"表示所有参数以以"$1" " $2" … "$ n"的形式输出,例如bin/flink run -t yarn-per-job -c com.xxx.xxx.WordCount/WordCount.jar -p 11 "$@"会解析成run -t yarn-per-job -c com.xxx.xxx.WordCount/WordCount.jar -p 11。 小结一下,我们任务的提交流程是输入启动命令→读取配置信息→java...
在Flink1.10任务提交流程分析(一)中分析了从flink run开始到任务提交到集群前的流程分析,对于不同的提交模式Flink中使用不同的PipelineExecutor,本篇基于yarn-per-job模式分析向yarn-cluster提交任务的流程。(注:基于1.10.1分析) YarnJobClusterExecutor 接着上篇的分析,任务最终提交是交给PipelineExecutor来execute,Pipelin...