flink on yran

Flink on Yarn是一个Apache Flink（分布式流处理框架）的部署解决方案，它允许将Flink集群运行在YARN（Yet Another Resource Negotiator，一种Hadoop生态系统中的资源管理器）之上。通过这种方式，Flink可以充分利用YARN提供的资源调度和服务管理功能，比如任务并行化、容错恢复以及动态资源调整等。

当Flink部署在YARN上时，用户可以提交Flink作业（Job）到YARN，由YARN负责分配资源给Flink JobManager和TaskManagers。这使得Flink能够在一个更大的集群环境中运行，并与其他服务如HDFS和MapReduce无缝集成。

相关问题

flink on yarn配置

Flink on YARN的配置包括以下几个步骤：

1. 安装JDK
2. 安装Zookeeper
3. 安装Hadoop
4. 下载并安装Flink
5. 提交Flink作业到YARN集群

请按照以下步骤配置Flink on YARN：

1. 首先，安装JDK并确保已正确设置JAVA_HOME环境变量。

2. 接下来，安装Zookeeper。您可以根据您的需求从Zookeeper的官方网站上下载并安装最新版本的Zookeeper。

3. 安装Hadoop。您可以根据您的需求从Hadoop的官方网站上下载并安装最新版本的Hadoop。

4. 下载Flink，并将其解压缩到您选择的目录中。

5. 在Flink的安装目录中，使用以下命令提交Flink作业到YARN集群：

   ./bin/flink run -m yarn-cluster -p <parallelism> -yjm <jobmanager_memory> -ytm <taskmanager_memory> <jar_file> <arguments>

请替换以下参数：
- `<parallelism>`：作业并行度（即任务数量）
- `<jobmanager_memory>`：JobManager的内存大小（例如，1024m表示1GB）
- `<taskmanager_memory>`：TaskManager的内存大小（例如，4096m表示4GB）
- `<jar_file>`：您要提交的Flink作业的jar文件路径
- `<arguments>`：您要传递给作业的其他参数（如果有的话）

以上是Flink on YARN的配置步骤。请按照上述步骤进行配置，并根据您的需求进行相应的参数调整。

cdh flink on yarn

根据引用中的信息，CDH5.16.2上配置Flink on yarn可以通过flink官网提供的集成方式和HA配置方式来进行。具体的配置方式可以参考官方文档来完成。此外，根据引用中的信息，使用flink的web ui可以重新访问flink on yarn ha测试完成后。如果要提交任务到CDH flink on yarn上，可以使用引用中提供的命令：`./bin/flink run -m yarn-cluster -yid application_1589377449274_0645 ./examples/batch/WordCount.jar`。这个命令会将任务提交到指定的yarn-session上。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink on Yarn - CDH5](https://blog.csdn.net/baidu_31618421/article/details/106866551)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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