yarn 有资源 但flink报资源不足

当Flink报告资源不足时，可能是由于以下原因：

1. Flink的TaskManager因为某些原因无法启动，导致资源未被成功分配给Flink。

2. Flink的JobManager无法访问YARN，导致无法获取足够的资源。

3. Flink的JobManager无法成功分配任务给TaskManager，导致资源不足。

有几个常见的解决方法：

1. 确保Flink的JobManager可以访问YARN并且有足够的权限来获取资源。

2. 检查YARN的资源管理器是否已经分配了足够的资源给Flink，如果没有，则需要调整YARN的资源配置。

3. 检查Flink的配置文件是否正确配置了YARN资源。

4. 检查任务的资源需求是否过高，如果是，则可以调整任务的配置来降低资源需求。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新启动Flink或者YARN来清除任何可能存在的资源占用。

相关问题

Flink向yarn主动申请资源的资源配置怎么确定

Flink向YARN主动申请资源的资源配置可以通过Flink的配置文件来进行设置。具体来说，可以通过设置以下参数来确定资源配置：

1. taskmanager.memory.process.size：指定每个TaskManager进程可以使用的内存大小。例如，设置为1g表示每个TaskManager进程最多可以使用1GB的内存。

2. taskmanager.numberOfTaskSlots：指定每个TaskManager进程可以运行的任务数。例如，设置为4表示每个TaskManager进程最多可以同时运行4个任务。

3. jobmanager.heap.size：指定JobManager进程可以使用的堆内存大小。例如，设置为1g表示JobManager进程最多可以使用1GB的堆内存。

4. taskmanager.cpu.cores：指定每个TaskManager进程可以使用的CPU核心数。例如，设置为2表示每个TaskManager进程最多可以使用2个CPU核心。

需要注意的是，这些参数的具体设置需要根据集群的硬件配置和任务的需求进行调整，以达到最佳的性能和资源利用率。

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。