如何监控yarn的队列资源,例如 一个yarn集群上只部署了flink,我跑了一个flink任务到yarn的队列资源。我需要监控这个队列资源里的flink的指标
时间: 2023-07-16 18:16:03 浏览: 69
要监控YARN队列资源,可以使用以下步骤:
1. 首先,需要确认你的YARN集群上已经启用了YARN队列管理器。如果你还没有启用,可以参考官方文档进行启用。
2. 通过YARN Web界面或者命令行工具查看队列资源的使用情况。例如,可以通过以下命令查看flink队列的资源使用情况:
```
yarn queue -status flink
```
3. 如果你想要更加详细的监控指标,可以配置YARN队列管理器的监控功能,例如使用Ganglia或者Prometheus。具体的配置方法可以参考官方文档。
4. 另外,也可以使用一些第三方的监控工具,例如Ambari或者Cloudera Manager,这些工具可以提供更加全面的监控和管理功能。
总之,要监控YARN队列资源,你需要确保已经启用了YARN队列管理器,并可以通过命令行工具或者Web界面查看队列资源的使用情况。如果你需要更加详细的监控指标,可以配置YARN队列管理器的监控功能或者使用第三方的监控工具。
相关问题
flink 中 stream sink 和 table sink 混用,如何只提交一个作业到yarn
在 Flink 中,Stream 和 Table 是两个不同的 API,它们使用不同的 sink 来将数据写入外部系统。如果您将 Stream Sink 和 Table Sink 混用,需要将它们分别封装到不同的 Flink 程序中,并分别提交到 YARN 上。
您可以使用 Flink 官方提供的 YARN Session Cluster 模式来提交多个 Flink 程序,这样您就可以将 Stream Sink 和 Table Sink 分别提交到 YARN 上。具体步骤如下:
1. 打包您的 Flink 应用程序,并将其上传到 HDFS 上。
2. 启动 YARN Session Cluster,使用以下命令:
```
./bin/yarn-session.sh -n <num_task_managers> -tm <task_manager_memory> -s <slots>
```
其中,`num_task_managers` 是您希望启动的 TaskManager 的数量,`task_manager_memory` 是每个 TaskManager 的内存大小,`slots` 是每个 TaskManager 能够提供的 slot 数量。
3. 提交第一个 Flink 程序,使用以下命令:
```
./bin/flink run -m yarn-cluster -yn <num_task_managers> -ys <yarn_job_manager_memory> -ytm <yarn_task_manager_memory> -c <your_main_class> <path_to_your_jar> <args>
```
其中,`num_task_managers` 是 TaskManager 的数量,`yarn_job_manager_memory` 是 JobManager 的内存大小,`yarn_task_manager_memory` 是每个 TaskManager 的内存大小,`your_main_class` 是您的应用程序的入口类,`path_to_your_jar` 是您的应用程序的 JAR 包路径,`args` 是应用程序的参数。
4. 提交第二个 Flink 程序,使用与第一个命令相同的方式。
这样,您就可以将 Stream Sink 和 Table Sink 分别提交到 YARN 上,而不会混淆它们。同时,您也可以随时停止和删除任何一个 Flink 程序,而不会影响其他程序的运行。
部署了一套Yarn集群,没有启动HDFS,那么我Flink或Spark提交作业到yarn时,他们所需要的文件资源yarn要从哪里获取呢
如果你部署了一套 Yarn 集群但没有启动 HDFS,那么 Yarn 就无法从 HDFS 中获取资源。在这种情况下,你需要使用 Yarn 的本地文件系统来提供资源。具体来说,你需要将你的文件资源上传到每个 Yarn 节点的本地文件系统中。你可以使用以下命令将文件复制到本地文件系统中:
```
yarn dfs -copyFromLocal <local_file> <yarn_file>
```
其中,`<local_file>` 是本地文件的路径,`<yarn_file>` 是在 Yarn 文件系统中的路径。在提交 Flink 或 Spark 作业时,你需要指定文件资源的 Yarn 文件系统路径,例如:
```
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --files <yarn_file>#<alias> <application-jar>
```
其中,`<alias>` 是文件在作业中的别名,`<application-jar>` 是应用程序的 JAR 文件。在应用程序中,你可以使用以下方法获取文件资源的路径:
```
SparkFiles.get("<alias>")
```
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