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flink的jobmanager
Flink
JobManager
高可用性(HA)
答:
要启用 JobManager 高可用性,您必须将 高可用性模式设置 为 zookeeper,配置 zookeeper quorum 将所有 JobManager 主机及其 web UI 端口写入 配置文件 。Flink利用 ZooKeeper 在所有正在运行
的 JobManager
实例之间进行分布式协调。 ZooKeeper 是独立于
Flink 的
服务,通过 Leader 选举和轻量级一致状态...
8.一文搞定
Flink
单作业提交模式(per-
job
)的运行时状态
答:
1.客户端向yarn提交作业,并且需要将Flink的Jar包和配置文件信息上传到HDFS,以便后续启动FLink相关组件的容器。2.YARN资源管理器分配Container资源,启动Application Master,这个APP里面包含了
Flink的JobManager
,并且要将提交上来的作业交给JMaster。3.JMaster向flink的rm请求资源。4.flink的rm向yarn请求containe...
Flink
集群架构
答:
Flink
采用Master-Slave架构,其中
JobManager
作为集群Master节点,主要负责任务协调和资源分配,TaskWorker作为Salve节点,用于执行流task。除了JobManager和TaskManager,还有一个重要的角色就是Client。Client虽然不是Flink Cluster 运行态的一部分,但也是Flink重要组件之一,用来提交流任务。Flink集群之间的通信,是...
Flink
Yarn模式内存分配失败
JobManager
memory configuration failed...
答:
JobManager memory configuration failed: The configured Total Flink Memory (64.000mb (67108864 bytes)) is less than the configured Off-heap Memory (128.000mb (134217728 bytes)).从报错信息来看,
flink的
总内存小于堆外内存,可是脚本中 -jym
中jobManager
分配的内存是512m,为何这里只剩下了64m...
Flink的
类加载器解析
答:
Docker / Kubernetes 设置首先启动一组
JobManagers
/ TaskManagers,然后通过 REST 或 CLI 提交作业/应用程序,其行为类似于独立会话:
Flink 的
代码位于 Java 类路径中,插件组件和作业代码在启动时动态加载。YARN 类加载在单个作业部署和会话之间有所不同:当直接向 YARN 提交 Flink 作业/应用程序时(...
flink
历史服务
答:
flink
任务停止后,
JobManager
会将已经完成任务的统计信息进行存档,历史服务进程则在任务停止后可以对任务统计信息进行查询。比如:最后一次的checkpoint、任务运行时的相关配置。默认启动端口8082:查看/tmp/flink-web-history-7586c510-103f-4443-8252-59c56d86930e历史服务存储文件夹中的内容。历史服务存储...
Flink
on Yarn两种模式启动参数及在Yarn上的恢复
答:
第一种模式分为两步:yarn-session.sh(开辟资源)--->
flink
run(提交任务)另外,
jobmanager
和taskmanager分别占有容器,示例: ./bin/yarn-session.sh -n 10 -tm 8192 -s 32 上面的例子将会启动11个容器(即使仅请求10个容器),因为有一个额外的容器来启动ApplicationMaster 和
job manager
,...
Flink
on YARN的第三种部署模式:Application Mode
答:
另外,启动的作业越多,JobManager的负载也就越大。所以,Session模式一般用来部署那些对延迟非常敏感但运行时长较短的作业。顾名思义,在Per-Job模式下,每个提交到YARN上的作业会各自形成单独的
Flink
集群,拥有专属
的JobManager
和TaskManager。可见,以Per-Job模式提交作业的启动延迟可能会较高,但是作业...
flink
并行度
答:
并行度是一个很重要的概念,通过设置并行度可以为认为分配合理的计算资源,做到资源的合理配置。整个
flink的
架构简单的说是 中心控制(
jobManager
)+ 多点分布执行(taskManager)弹性的资源分配主要来自于taskManager的有效管理和配置。在启动flink 之前,在核心的配置文件里面,需要指定两个参数。taskmanager....
Apache Flink
快速入门-基本架构、核心概念和运行流程
答:
核心概念:
Job Managers
,Task Managers,Clients Flink也是典型的master-slave分布式架构。
Flink的
运行时,由两种类型的进程组成:Client: Client不是运行时和程序执行的一部分,它是用来准备和提交数据流到
JobManagers
。之后,可以断开连接或者保持连接以获取任务的状态信息。当 Flink 集群启动后,首先会启动...
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