flink ExecutionMode
时间: 2024-06-02 19:08:12 浏览: 7
Flink ExecutionMode是指Flink作业执行时的模式,它有两种模式:Batch Execution Mode和Streaming Execution Mode。
Batch Execution Mode是用于批处理作业的执行模式,它会将输入数据分成有限的数据集,然后对每个数据集进行处理。在Batch Execution Mode中,Flink会在所有数据被处理完之后才会输出结果。
Streaming Execution Mode是用于流处理作业的执行模式,它会持续地接收输入数据,并且可以实时地处理数据。在Streaming Execution Mode中,Flink会实时地输出处理结果。
相关问题
flink ExecutionMode.PIPELIENED
Flink的ExecutionMode.PIPELINED是一种执行模式,它表示将任务分解为不同的子任务,并将数据流通过管道传递,使得每个子任务可以逐个处理数据。这种模式通常用于需要高吞吐量和低延迟的应用程序,例如数据流处理和实时分析等。在PIPELINED模式下,Flink会将数据流拆分为多个小块,并在流水线中逐个处理这些块,从而实现高效的并行处理和数据传输。同时,这种模式还可以通过优化算子的并行度和内存使用来提高执行效率和性能。
flink yarn
Flink 可以在 Apache Hadoop YARN 上运行,利用 YARN 的资源管理和调度功能来管理 Flink 应用程序在集群上的执行。
要在 YARN 上运行 Flink,需要进行以下步骤:
1. 安装和配置 Hadoop:首先,需要安装和配置 Hadoop 集群。确保 Hadoop 集群正常运行,并且 YARN ResourceManager 和 NodeManager 正在运行。
2. 下载和配置 Flink:从 Flink 官方网站下载 Flink 的二进制包,并解压到你的机器上。在 `conf/flink-conf.yaml` 配置文件中设置以下参数:
```
# 设置执行模式为 YARN
execution.mode: yarn-session
# 设置 YARN 的 Application Master 内存
yarn.application-master.memory: 1024m
# 设置任务管理器的数量和内存
taskmanager.memory.process.size: 1024m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
# 设置 YARN 的队列名称(可选)
yarn.application-master.queue: default
```
还可以根据需要进行其他配置,例如并行度、检查点设置等。
3. 启动 Flink 集群:使用以下命令启动 Flink 集群:
```
./bin/yarn-session.sh -n <num_taskmanagers> -tm <taskmanager_memory>
```
其中 `<num_taskmanagers>` 是任务管理器的数量,`<taskmanager_memory>` 是每个任务管理器的内存大小。例如,`./bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 1024m` 启动了两个任务管理器,每个任务管理器的内存大小为 1024MB。
Flink 集群会与 YARN ResourceManager 进行通信,并为应用程序分配资源。
4. 提交应用程序:一旦 Flink 集群启动,你可以使用 Flink 提供的命令行工具或 API 来提交应用程序。例如,使用 `./bin/flink run <program_jar_or_class>` 来提交一个 Java/Scala 程序。
Flink 应用程序将在集群中的任务管理器上执行,并利用由 YARN 分配的资源。
5. 监控和管理:可以使用 Flink 的 Web UI 或 Hadoop YARN 的相关工具来监控和管理正在运行的 Flink 应用程序和集群资源。
通过以上步骤,你可以在 YARN 上运行 Flink 应用程序,利用 YARN 的资源管理和调度功能来实现分布式的数据处理。请注意,具体的配置和操作步骤可能会因不同的版本和环境而有所不同,建议参考 Flink 的官方文档或相关教程来进行详细的配置和操作。
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