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Spark YARN是Apache Spark的一种部署模式，利用YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器来管理Spark应用程序的资源分配和任务调度。YARN是Hadoop生态系统的一部分，用于统一管理集群资源，使各种计算框架（如Spark、MapReduce等）能够在同一个集群上并发运行。

Flink YARN是Apache Flink的一种部署模式，也是利用YARN作为资源管理器来管理Flink应用程序的资源分配和任务调度。类似于Spark YARN，Flink YARN允许Flink作业在共享的集群上并发运行，而无需为每个作业分配独立的资源。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它负责集群资源的调度和管理，以及为不同的计算框架提供统一的资源分配。YARN允许多个计算框架（如Spark、Flink、MapReduce等）在同一个集群上共享资源，并根据需要进行动态分配。它提供了对集群资源的精确控制和资源隔离，以实现高效的资源利用和作业调度。

相关问题

yarn flink java

yarn flink java是指在使用Apache Flink框架进行Java编程时使用YARN作为集群管理器。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一部分，主要负责为分布式应用程序提供资源管理和任务调度功能。

在使用yarn flink java时，我们可以将Java程序提交到YARN集群上，利用YARN的资源管理功能来分配和管理计算资源。通过这种方式，我们可以充分利用集群的计算资源和内存，并且能够针对任务的需求进行动态调整。

在使用Flink框架时，我们可以使用Java语言进行开发。Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它具有低延迟、高吞吐量和可扩展性等特点。通过在Java中使用Flink，我们可以轻松地进行流处理和批处理任务的编写和调试。

将Flink与YARN集成，可以使得Flink在YARN集群上更好地利用资源并进行任务调度。YARN可以根据任务的需求分配计算资源，并在集群中自动进行任务调度，提高整个系统的资源利用率和任务的执行效率。

总结来说，yarn flink java是将Apache Flink框架与YARN集群管理器结合使用，在Java编程环境下实现流处理和批处理任务的资源管理和调度。这种组合可以提高任务执行效率和资源利用效率，使得分布式的流处理和批处理任务更加便捷和高效。

yarn flink 指定多个依赖jar

你可以使用以下命令指定多个依赖jar：

yarn jar your-flink-job.jar -yt /path/to/dependency1.jar,/path/to/dependency2.jar

其中，`your-flink-job.jar`是你的 Flink 作业 jar 包，`/path/to/dependency1.jar` 和 `/path/to/dependency2.jar` 是你的依赖 jar 包路径。使用逗号分隔多个依赖 jar 包路径。注意，每个依赖 jar 包都需要在每个 TaskManager 节点上都可用。