1. yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务) 这种模式下会启动yarn session,并且会启动Flink的两个必要服务:JobManager和Task-managers,然后你可以向集群提交作业。同一个Session中可以提交多个Flink作业。需要注意的是,这种模式下Hadoop的版本至少是2.2,而且必须安装了HDFS(因为启动YARN session的时候会向HDFS上...
使用bin/yarn-session.sh 提交会话模式的作业。如果提交到已经存在的集群,则获取 Yarn 集群信息、应用 ID,并准备提交作业。如果启动新的 Yarn Session 集群,则进入步骤(2) Yarn 启动新 Flink 集群 1)如果没有集群,则创建一个新的 Session 模式的集群。首先将应用配置(flink-conf.yaml、logback.xml、log4j.propert...
1.1.1 yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务) 这种模式下会启动yarn session,并且会启动Flink的两个必要服务:JobManager和Task-managers,然后你可以向集群提交作业。同一个Session中可以提交多个Flink作业。需要注意的是,这种模式下Hadoop的版本至少是2.2,而且必须安装了HDFS(因为启动YARN session的时候会向HDF...
2. 接下来在执行 yarn-session.sh 脚本之前我们需要先设置 HADOOP_CLASSPATH 这个环境变量,否则,执行yarn-session.sh 是会报错的,提示找不到hadoop的一些依赖。 [root@bigdata01 flink-1.11.1]# bin/yarn-session.sh -jm 1024m -tm 1024m -d Error: A JNI error has occurred, please check your installa...
通过flink bin目录下的yarn-session.sh脚本我们可以启动一个跑yarn上的Flink application,这里Flink是作为一个yarn应用进行启动。先说一个结论,1.4版本的Flink on yarn并不能提供通过yarn为Flink作业动态分配资源的能力,在这个版本中的yarn仅仅是能为TaskManager分配资源。
-s 参数在 Flink 的 yarn-session.sh 命令中仍然是有用的。 这个参数用于指定每个 TaskManager 的...
1.yarn-session.sh + flink run(提交任务) 命令: 优缺点: 特点:需要事先申请资源,启动JobManager和TaskManger 优点:不需要每次递交作业申请资源,而是使用已经申请好的资源,从而提高执行效率 缺点:作业执行完成以后,资源不会被释放,因此一直会占用系统资源 应用场景:适合作业递交比较频繁的场景,小作业比较多的场景 ...
yarn-session模式提交flink任务步骤 yarn-session.sh(开辟资源) + flink run(提交任务) 1.在yarn上启动一个Flink会话,node1上执行以下命令 /export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d 说明: 申请2个CPU、1600M内存 -n 表示申请2个容器,这里指的就是多少个taskmanager...
1、申请资源yarn-session.sh 2、验证yarn ui 3、使用flink run提交任务 4、验证flink提交的任务 5、关闭yarn-session 2)、per-job模式 1、提交job 2、查看yarnUI界面 本文详细的介绍了flink的Standalone独立集群模式和Standalone HA集群模式的部署、提交任务与验证,同时介绍了Flink on yarn的两种运行模式。
1、yarn-session 在yarn里面启动一个flink集群 jobManager 先启动hadoop yarn-session.sh -jm 1024m -tm 1096m 和standalone提交过程差不多,不多赘述 提交任务 任务提交的是偶根据并行度动态申请taskmanager 1、在web页面提交任务 2、同flink命令提交任务 ...