Flink on Yarn HA模式部署

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转载最新推荐文章于 2026-07-16 14:50:06 发布 609 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大数据-玩转数据-FLINK(Yarn模式)的安装与部署在这些容器上，Flink 会部署JobManager 和 TaskManager 的实例，从而启动集群。一个Job会对应一个Flink集群，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向yarn申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。内存集中管理模式：在Yarn中初始化一个Flink集群，开辟指定的资源，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都会共用开始时在yarn中申请的资源。阅读详情

1. 配置yarn最大重试次数yarn-site.xml：

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name>
  <value>4</value>
</property>

2. 配置Yarn重试次数

[root@hadoop2 flink-1.5.0]# vi conf/flink-conf.yaml
 yarn.application-attempts: 10

此参数代表Flink Job（yarn中称为application）在Jobmanager（或者叫Application Master）恢复时，允许重启的最大次数。

注意，Flink On Yarn环境中，当Jobmanager（Application Master）失败时，yarn会尝试重启JobManager（AM），重启后，会重新启动Flink的Job（application）。因此，yarn.application-attempts的设置不应该超过yarn.resourcemanager.am.max-attemps.

3. 配置ZooKeeper:

[root@hadoop2 flink-1.5.0]# vi conf/flink-conf.yaml

 high-availability: zookeeper
 high-availability.storageDir: hdfs:///flink/ha/
 high-availability.zookeeper.quorum: 10.108.4.203:2181,10.108.4.204:2181,10.108.4.205:2181
 high-availability.zookeeper.path.root: /flink
 high-availability.cluster-id: /cluster_yarn

4. conf/masters修改

设置要启用JobManager的节点及端口：

10.108.4.202:8081
10.108.4.203:8081

5. conf/zoo.cfg修改

server.1=10.108.4.203:2888:3888
server.2=10.108.4.204:2888:3888
server.3=10.108.4.205:2888:3888

PS: 修改完后，使用scp命令将flink-conf.yaml、masters、 zoo.cfg文件同步到其他节点：

[root@hadoop2 conf]# scp flink-conf.yaml masters zoo.cfg  root@hadoop3:/opt/flink-1.5.0/conf

6. 启动Flink Yarn Session

启动Flink Yarn Session有2种模式：分离模式、客户端模式

通过-d指定分离模式，即客户端在启动Flink Yarn Session后，就不再属于Yarn Cluster的一部分。如果想要停止Flink Yarn Application，需要通过yarn application -kill 命令来停止。

我们这里采用分离模式来启动Flink Yarn Session：

[root@hadoop2 bin]# ./yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -tm 1024  -s 3 -nm FlinkOnYarnSession -d -st

我们可以通过yarn的webUI查看一下当前启动的Application：

可以看到名字是FlinkOnYarnSession，总内存6GB，运行使用的内存1GB（-jm指定了1GB），当前容器数量为3.
我们通过点击ApplicationMaster选项查看Flink的WebUI：

7. 提交Job

通过CLI方式提交：

flink run -c wikiedits.Test1 toptrade-flink-1.0.jar

我们看下目前Job的JobGraph：

8. HA测试

现在，我们kill掉Jobmanager（AM）进程YarnApplicationMasterRunner，看看Yarn Cluster的HA情况。

[root@hadoop2 flink-1.5.0]# jps 
32751 NodeManager
8911 YarnSessionClusterEntrypoint
[root@hadoop2 flink-1.5.0]# kill -9 8911

可以看到Application Attemp的ID增加了1：

我们再到mf42的$YARN_CONF_DIR（如果没设置则在$HADOOP_CONF_DIR）下看看日志情况，当前AM的日志路径在$HADOOP_CONF_DIR/userlogs//下，可以看出Yarn在重启YarnApplicationMasterRunner进程，并在重启期后重新提交Flink的Job。

再次查看进程号：

[root@hadoop3 flink-1.5.0]# jps
22519 YarnSessionClusterEntrypoint

YarnApplicationMasterRunner进程号变了。
此时，Flink的WebUI又可以访问了，而且Job被cancel掉后重新启动了。

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