3 run [OPTIONS] <jar-file> <arguments> 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指定 -m,--jobmanager <host:port> 指定需要连接的jobmanager(主节点)地址,使用这个参数可以指定一个不同于配置文件中的jobmanager -p,--parallelism <parallelism> 指定...
说到底还是确定不了TaskManager最终的数量谁来决定的,通过亲自测试得到图9的结果,测试中flink配置文件中的默认并行度是1(parallelism.default: 1),代码中没有单独设置operators的并行度。 yn(实际) = Math.ceil(p/ys) ys(总共) = yn(实际) * ys(指定) ys(使用) = p(指定) 下图中的脚本指定参数是指我们提...
-m :yarn-cluster,代表启动单session提交单一job -yn:taskmanager个数 -yjm:jobmanager的内存占用 -ytm:每个taskmanager的内存占用 -ys: 每个taskmanager可使用的CPU核数 -ynm:application 名称 -yqu:指定job的队列名称 -c: 程序主入口+ jar path -p: 指定任务的并行度 -yD: 动态参数设置 任务提交流程 flink-c...
设置taskmanager.memory.size参数,否则无论如何增加TaskManager的内存,都有70%分配给了托管内存。 此外再给TM container增加1G内存,再次提交任务 flink run -m yarn-cluster -ynm -ytm 3072m -yjm 1024m -ys 1 -c com.xx.xxx xxx.jar-1.0.0-SNAPSHOT.jar 再看看TM container的执行日志,可以看出JVM的堆内存...
taskmanager的数量 = p / ys + 1 jobmanager的数量 = 1 消耗的container的数量 = TaskManager的数量+1,+1是因为还有JobManager这个进程。 消耗的vcore的数量 = TaskManager的数量 * solt + 1,+1理由同上 消耗的yarn内存数 = jobmanager的数量 * yjm + taskmanager的数量 * ytm...
ys(总共) = yn(实际) * ys(指定) ys(使用) = p(指定) flink run -c,--class Flink应用程序的入口 -C,--classpath 指定所有节点都可以访问到的url,可用于多个应用程序都需要的工具类加载 -d,--detached 是否使用分离模式,就是提交任务,cli是否退出,加了-d参数,cli会退出 ...
-yn (TaskManager) Flink的TaskManager数⽬,Flink引擎运⾏需要由⼀个JobManager以及若⼲个TaskManager构成-ys(Slot) 该参数为单个TaskManager所拥有的槽位数 -yst(Yarnstreaming) 启动Yarn的流式 -yj(Yarnjar) Flink的jar包路径 -yjm(JobManager Memory) 该参数为分配给Jobman...
Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，...
bin/flink run./examples/batch/WordCount.jar常用参数:-p 程序默认并行度 下面的参数仅可用于-m yarn-cluster 模式-yjm JobManager可用内存,单位兆-ynm YARN程序的名称-yq 查询YARN可用的资源-yqu 指定YARN队列是哪一个-ys 每个 TaskMananger 会有多少个 Slot(静态,资源浪费,1.11废弃)-ytm 每个TM所在的Container...