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。