LocalExecutor:本地模式 RemoteExecutor:Standalone模式 YarnJobClusterExecutor:YARN per job模式 YarnSessionClusterExecutor:YARN session job模式 KubernetesSessionClusterExecutor:K8S session job模式 EmbeddedExecutor:Application模式用 这里采用的是YarnJobClusterExecutor,如何找? StreamExecutionEnvironment通过PipelineExecutorSe...
Flink on yarn有两种运行模式:Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式。 2.1 Session-cluster 模式 (1)session模式特点 内存集中管理 在Yarn中初始化一个Flink集群,开辟指定的资源,资源申请到之后,资源永远保持不变,之后我们提交的Flink Jon都在这个Flink yarn-session中,也就是说不管提交多少个job,这些job都会共用开始...
mr和spark都可以基于yarn模式部署,flink也不例外,生产中很多也基于yarn模式部署。 flink的yarn模式部署也分为两种方式,一种是yarn-session,一种是yarn-per-job。大致如下图: 2、flink session HA模式 需要先启动集群,然后在提交作业,接着会向yarn申请一块资源空间后,资源永远保持不变。如果资源满了,下一个作业就...
Flink run (Per-Job-Cluster) 启动一个单独的job提交到yarn集群上,即单job单session,实现资源的完全隔离。 启动job的命令跟yarn-session 中有差异 ,通过指定 -m yarn-cluster,参数较session都带有-y ./flink run \ -m yarn-cluster \ -yn 2 \ -yjm 1024 \ -ytm 3076 \ -p 2 \ -ys 3 \ -yD nam...
2、Per-Job Cluster Mode 为每一个flink任务在yarn上启动一个集群, 在本地构建数据流程图,再将数据流程图提交到jobmanager中运行 每一个任务启动一个jobmanager 提交任务 --detached: 客户端提交成功之后会退出 flink run -t yarn-per-job --detached -c com.wt.flink.core.Demo2Submit flink-1.0-SNAPSHOT....
1. Per-Job-Cluster模式执行无界流WordCount bin/flink run -d -t yarn-per-job -c com.bigdata.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar 提交任务到Yarn的其他队列 bin/flink run -d -m yarn-cluster -yqu hive -c com.bigdata.flink.java.chapter_2....
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 \...
1. 执行命令 :bin/flink run -d -m yarn-cluster ... 或 bin/yarn-session.sh ... 来提交 per-job 运行模式或 session 运行模式的应用; 2. 解析命令参数项并初始化,启动指定运行模式,如果是 per-job 运行模式将根据命令行参数指定的 Job 主类创建 job graph; ...
2. 第二种方式:Per-Job 2.1 在YARN上运行一个Flink作业 这里我们还是使用./bin/flink,但是==不需要==事先启动YARN session: 直接提交job cd/export/server/flink/ bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 examples/batch/WordCount.jar ...
YARN per-job集群的启动入口位于o.a.f.yarn.YarnClusterDescriptor类中。 publicClusterClient<ApplicationId>deployJobCluster(ClusterSpecificationclusterSpecification,JobGraphjobGraph,booleandetached)throwsClusterDeploymentException{// this is required because the slots are allocated lazilyjobGraph.setAllowQueuedSchedulin...