深入理解Flink-On-Yarn模式

最新推荐文章于 2024-10-31 13:49:29 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-31 13:49:29 发布 · 318 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了Flink在YARN上的两种运行模式——Session-Cluster与Per-Job-Cluster，分析了它们的特点及启动流程。Session-Cluster模式先启动集群再提交作业，而Per-Job-Cluster为每个作业单独创建集群。

Flink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式，本文分析两种模式及启动流程。

 1. Session-Cluster模式：

集群启动入口类

session-cluster模式需要先启动集群，然后提交作业

wandy0211
关注
Flink源码解析：yarn-per-job模式解析、yarn提交过程解析、大数据
2301_79366435的博客
09-02 513
同时，通过对yarn提交过程的详细解析，我们能够掌握作业的提交和执行流程，从而更好地使用Flink进行大数据处理。TaskManager会从ResourceManager获取分配给它的资源，并根据Flink应用程序的配置文件初始化，然后开始执行作业的任务。在提交作业之前，需要准备作业的相关资源，其中包括作业的可执行Jar包、配置文件等。（2）ApplicationMaster：在一个容器中启动的YARN应用程序的主进程，负责与ResourceManager协调资源、处理作业的启动和监控等工作。
flink on yarn 模式
大数据
07-03 805
flink2中模式启动方式及其概念
【Flink】深入理解Flink-On-Yarn模式
weixin_30527551的博客
07-05 361
1. 前言 Flink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式，本文分析两种模式及启动流程。 下图展示了Flink-On-Yarn模式下涉及到的相关类图结构 2. Session-Cluster模式 Session-Cluster模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向yarn申请一块空间后，资源永远保持不变。如果资源...
Flink深入了解
洛阳城下逢公子
11-03 241
一、Flink运行架构1.Flink运行时的组件Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器(JobManager)、资源管理器(ResourceManager)、任务管理器(TaskManager)， 以及分发器(Dispatcher)。因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的，所以所有组件...
深入理解Flink的核心技术
qianyulin
04-01 651
Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布计算提供了数据分布，数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API:对静态数据进行批操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行各种操作，支持Java,Sca...
深入理解Apache Flink核心技术
小东升职记
06-04 584
https://www.cnblogs.com/feiyudemeng/p/8998772.html
深入理解 Flink（三）Flink 内核基础设施源码级原理详解
weixin_44512041的博客
01-10 1847
本章节主要介绍了 Flink 的通信框架 akka、Flink on YARN 的三种部署模式、Flink 高可用服务、Flink 文件服务 BlobService。读者可从中进一步了解到 Flink 的工作原理与设计哲学，无论从事 Flink 开发、应用、维护，还是其他分布式系统的设计，均会有启发和收获。
深入理解 Flink（一）Flink 架构设计原理
weixin_44512041的博客
01-09 1836
Flink 是当今最主流的大数据流式计算引擎，没有之一。本文将解开 Flink 的神秘面纱，从 MapReduce、Spark、Flink 的技术演进入手，引出 Flink 的核心设计原理、简单的编程模板与执行过程，以及 Flink 内存管理方式。
flink on yarn 模式下，flink 1.12.5版本运行所需完整lib包
08-30
针对“flink on yarn 模式下，flink 1.12.5版本运行所需完整lib包”这个主题，我们将深入探讨如何在 Flink 1.12.5 版本下配置和运行作业，并理解其中涉及的关键知识点。 1. **Flink on YARN 模式**： - **YARN ...
精选资源
藏经阁-零基础入门：从0到1学会 Apache Flink-204.pdf
01-09
- **Runtime核心机制剖析**：深入理解Flink的运行时环境，包括Task生命周期、网络传输、反压控制等。 - **时间属性深度解析**：Flink支持事件时间和处理时间的概念，这对于处理实时流数据至关重要。 - **...
Flink on Yarn的两种模式及HA
夏天小厨的博客
03-11 6396
Flink on Yarn模式部署始末：Flink的Standalone和on Yarn模式都属于集群运行模式，但是有很大的不同，在实际环境中，使用Flink on Yarn模式者居多。那么使用on yarn模式到底好在哪呢？首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、Spark、Flink等等，那么如果它们全基于on Yarn就可以完成资源分配，减少单个实例集群的维护，提高...
Flink-On-Yarn
大数据跟我学i
05-07 329
文章目录为什么使用Flink On YarnFlink On Yarn提交任务执行流程Flink On Yarn的两种模式Session模式Per-Job(Job分离模式)Flink On Yarn环境设置准备环境测试 为什么使用Flink On Yarn Yarn的资源可以按需使用,提高集群的资源利用率 Yarn的任务有优先级,根据优先级运行作业 基于Yarn的调度系统,能自动化处理每个角色的Failover(容错) JobManager进程和TaskManager进程都由Yarn NodeMana
（四）flink on yarn 模式总结
qq_24186017的博客
03-03 473
目录 flink on yarn 模式部署 flink on yarn 提交job流程 yarn模式 Session 模式 Per-Job Cluster 模式 flink on yarn 模式部署 flink on yarn 提交job流程 yarn模式 Session 模式 Session mode 模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向yarn申请一块空间后，资源永远保持不变。如果资源满了，下个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个总也执行完成后，释放了资源，
flink的两种yarn模式
First_____的博客
11-26 2840
         Flink on Yarn模式部署始末：Flink的Standalone和on Yarn模式都属于集群运行模式，但是有很大的不同，在实际环境中，使用Flink on Yarn模式者居多。          那么使用on yarn模式到底好在哪呢？     &...
Flink on yarn初步讲解
大数据星球-浪尖
07-02 3850
前情回顾对于flink的基本概念和基本运行模式讲解的内容请参考这篇文章《Flink流式处理概念简介》。本文主要是讲解flink on yarn的运行原理及基本使用，后面会...
4.1.7 Flink-流处理框架-Flink On Yarn三种部署方式
敲代码的乔帮主
12-28 2069
目录 1.写在前面 2.两种在 yarn 上运行的模式 2.1Session-cluster 模式 2.2Per-Job-Cluster 模式 3.Session-cluster 模式的启动方式 4.Per-Job-Cluster 模式启动方式 1.写在前面 以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有 Hadoop 支持的版本，Hadoop 环境需要保证版本在 2.2 以上，并且集群中安装有 HDFS 服务。 2.两种在 yarn 上运行的模式 Flink...
flink on yarn模式下两种提交job方式
b078109的专栏
08-09 2075
yarn集群搭建，参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理，flink的任务直接提交到hadoop集群 1、hadoop集群启动，yarn需要运行起来。确保配置HADOOP_HOME环境变量。 2、flink on yarn的交互图解 3、flink运行在yarn模式下，有两种任务提交模式，资源消耗各不相同。 第一种y...
Flink On Yarn运行模式：会话模式部署、单作业模式部署、应用模式部署
最新发布
学亮编程手记
10-31 1971
YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容器上，Flink会部署JobManager和TaskManager的实例，从而启动集群。Flink会根据运行在JobManger上的作业所需要的Slot数量动态分配TaskManager资源。
flink-on-yarn两种提交模式及其区别
热门推荐
初夏0811的博客
05-03 2万+
*缺点：**每次递交作业都会申请资源，会影响执行效率，因为每次申请资源需要消耗时间。**优点：**不需要每次递交都申请资源，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，不会释放资源，因此会一直占用系统资源。**应用场景：**适用作业递交比较频繁 的场景，小作业比较多的场景。**优点：**作业运行完成后，会立即释放资源，不会一直占用系统资源。**应用场景：**适用作业比较少的场景，大作业的场景。**特点：**每次递交作业都需要申请一次资源。
深入理解Flink在Java中的应用笔记
- 云服务（如Flink on YARN）：在YARN、Mesos等集群管理平台上运行。 - Docker容器：通过Docker容器化的方式部署和运行Flink。 7. Flink的高级特性： - 处理函数（Process Functions）：提供对数据流的低级访问...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值