向Flink集群提交作业的命令行操作都有哪些
时间: 2023-04-01 21:00:24 浏览: 124
您好,以下是向 Flink 集群提交作业的命令行操作:
1. 使用 Flink 自带的 bin/flink 命令提交作业,命令格式为:./bin/flink run [options] <job JAR file> [arguments]。
2. 使用 Flink Web UI 提交作业,打开 Flink Web UI,点击 Submit New Job 按钮,选择要提交的作业文件,填写作业参数,点击 Submit 按钮即可。
3. 使用 Flink REST API 提交作业,通过发送 HTTP POST 请求到 /jobs/submit 接口提交作业,请求体中包含作业文件和参数信息。
希望能够帮到您。
相关问题
flink提交有几种模式
### 回答1:
在 Apache Flink 中,有两种提交模式:
1. 本地模式:在本地运行 Flink 程序,通常用于开发和测试。
2. 集群模式:将 Flink 程序提交到远程 Flink 集群中运行。
在集群模式下,还有两种提交方式:
- 交互式提交:通过 Flink 自带的 web 界面,手动提交 Flink 程序。
- 非交互式提交:通过命令行工具或者脚本自动提交 Flink 程序,通常用于生产环境。
### 回答2:
flink提交有两种模式:本地模式和集群模式。
1. 本地模式:在本地模式下,Flink应用程序可以直接在开发者的本地机器上运行。在本地模式下,应用程序不需要连接到Flink集群,并且所有的任务都在本地地机器上执行。这种模式适用于开发和测试Flink应用程序,它可以提供快速的开发和调试过程。
2. 集群模式:在集群模式下,Flink应用程序需要连接到一个Flink集群,这个集群由一组相互连接的Flink任务管理器(TaskManager)组成。在集群模式下,应用程序将提交给Flink集群,由集群来分配和管理任务的执行。这种模式适用于生产环境中的实际应用程序部署,可以实现高可用性和高并发的计算。
无论是本地模式还是集群模式,都需要使用Flink自带的命令行工具或者使用Fink的API来提交应用程序。在本地模式下,可以直接使用命令`./bin/flink run`来提交应用程序。在集群模式下,首先需要在集群上启动Flink,然后使用命令`./bin/flink run -m <jobmanager-address> <path-to-jar-file>`来提交应用程序。
### 回答3:
flink提交有两种模式。
第一种是本地模式,也称为“单机模式”或“本地集群模式”。在这种模式下,flink作业是在本地计算机上运行的,不涉及到远程连接。这种模式适用于小规模的数据处理和开发测试,通过本地计算资源即可完成计算。在本地模式下,flink启动一个MiniCluster来模拟分布式集群环境,能够同时运行多个任务。本地模式对于快速迭代和调试有很大的帮助。
第二种是集群模式,也称为“分布式模式”。在这种模式下,flink作业是通过将任务提交到远程flink集群上执行的。远程flink集群由多台计算机组成,可以有效地处理大规模的数据。集群模式可以通过命令行或Web UI进行任务提交,flink会将作业分配给可用资源,然后进行计算。集群模式可以根据实际需求进行扩展,提高计算的并行度和整体处理能力。
总结来说,flink提交有两种模式:本地模式和集群模式。本地模式适用于小规模的数据处理和开发测试,而集群模式适用于大规模数据的分布式计算。不论采用哪种模式,flink都能够提供高效、可靠的数据处理和分析能力。
请说出Flink On Yarn的作业完整提交流程
1. 将Flink程序打包成jar文件,并上传到Hadoop集群中的某个目录中。
2. 在Yarn资源管理器中,使用命令行或Web UI提交Flink作业,指定Flink程序的jar包路径、入口类、程序参数等信息。
3. Yarn资源管理器将根据作业配置信息,在集群中为Flink作业申请所需的计算资源和内存资源。
4. Yarn资源管理器将资源分配给Flink作业所在的容器,并启动容器。
5. Flink作业程序在容器中启动,通过Flink的ResourceManager向Yarn申请所需的TaskManager资源。
6. Yarn资源管理器将资源分配给TaskManager,并启动TaskManager。
7. Flink作业程序将作业图提交给TaskManager,开始执行任务。
8. 在作业执行过程中,Flink的JobManager会定期向ResourceManager申请更多的TaskManager资源,以适应作业的需求。
9. 作业执行完毕后,Flink程序将结果输出到指定的目标位置。
10. Yarn资源管理器将容器和TaskManager资源释放回资源池,等待下一个作业的提交。