获取YARN Session 的 Application ID:在关闭一个 Flink Session 之前,需要确认它的 Application ID。 使用Flink 的 REST API:通过 REST API 发送关闭请求。 确认任务是否关闭成功:确保所有相关的任务已经成功停止。 代码示例 以下是通过 REST API 关闭 Flink YARN Session 的 Python 示例代码: importrequestsimportjson...
关闭Flink 集群通常需要运行一些命令,例如在 YARN 上关闭 Flink Session 可以使用以下命令: ./yarn-session.sh-sstop 1. 释放资源 最后,我们需要确保释放 Flink 在 YARN 上占用的资源,可以使用以下命令: yarnapplication-killapplication_id 1. 其中application_id是 Flink 应用程序在 YARN 上的应用 ID。 类图 为...
1.1.3.1 Session模式 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 # -tm 表示每个TaskMan...
1、Yarn 会话模式 1.1、启动 yarn-session bin/yarn-session.sh -nm test -d -nm :指定应用名称 -d :意思是挂载到后台,我们的hadoop102可以 ctrl+C 停止当前会话而并不会关闭 yarn session。 执行该命令后返回的信息中,需要记住两条信息,一个是给我们的 Web UI 端口,一个是关闭该会话的命令。 1.2、提交...
5.关闭yarn-session: yarn application -kill application_1599402747874_0001 删除运行临时文件 rm -rf /tmp/.yarn-properties-root 2)、Job 分离模式 1.直接提交job /export/server/flink/bin/flink run \ -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar # -m job...
生命周期和资源隔离方式不同：Flink on Yarn–Session 中的 Flink 集群是长期存在的会话模式，可以为多个应用程序提供资源；而 Flink on Yarn–Per Job 则是每次提交一个作业就会启动一个新的 Flink 集群，作业完成后该集群也会被关闭。资源使用方式不同：Flink on Yarn–Session 中 Flink 应用程序以异步方式运行，...
也就是说,在yarn-session模式下,Flink会一直持有YARN为其分配的资源,直到你显式地关闭这个session。当通过命令行工具或者API终止session时,Flink会释放它在YARN上申请的所有资源,此时其他应用才能重新使用这些资源。 如果你需要更细粒度的资源管理,即每个job运行完成后立即释放资源,可以考虑使用per-job模式,这样每个Flink...
在job结束后就会关闭flink yarn-session的集群 第二种方式命令 参数解释: sudo /usr/lib/flink/bin/flink run -m yarn-cluster -yn 1 -yjm 1024 -ytm 1024 -ys 1 -p 1 xz-flink-examples-1.0.jar • "run" 操作参数: -c,--class<classname>如果没有在jar包中指定入口类,则需要在这里通过这个参数...
如果你不希望flink yarn client一直运行,也可以启动一个后台运行的yarn session。使用这个参数:-d 或者 --detached。在这种情况下,flink yarn client将会只提交任务到集群然后关闭自己。注意:在这种情况下,无法使用flink停止yarn session,必须使用yarn工具来停止yarn session。# yarn application -kill $applicationId#-...
flink on yarn模式中,flink yarn-session的两种使用方式分析 第一种:在yarn中初始化一个flink集群,开辟指定的资源,以后提交任务都向这里提交。这个flink集群会常驻在yarn集群中,除非手工停止。 第二种(推荐):每次提交都会创建一个新的flink集群,任务之间互相独立,互不影响,方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会...