flink on yarn 多集群监控

在flink on yarn集群监控中，可以通过在yarn上配置多个application group来实现多集群监控，使得不同的flink应用可以使用不同的资源队列，从而更加灵活地进行资源分配。同时，可以通过设置flink配置文件里的rest.port属性为不同的端口号，并在多个flink集群中分别配置，从而实现对不同集群的监控。

对于多集群监控数据的采集和汇总，可以使用flink的Metrics系统和Prometheus监控系统。在Metrics系统中，可以通过配置flink.metrics.reporters属性和flink.metrics.reporter.X.*属性来实现对多集群监控指标的采集和上报，支持以不同的格式上报数据。而在Prometheus监控系统中，则需要在每个flink集群中启动一个Prometheus监控客户端，并设定不同的端口号，从而实现对多集群的指标收集和汇总。

除了采集和汇总监控数据之外，flink on yarn集群监控还需要注意对不同集群的日志记录和异常报告。可以通过flink配置文件里的log4j.appender.application.layout.ConversionPattern属性来分别设定不同flink集群的日志记录格式和目标；同时，为了对多集群的异常情况进行实时监控，可以开启flink的容错机制和自动重启功能，从而保证不同应用和集群的稳定性和可靠性。

相关问题

flink on yarn配置

Flink on YARN的配置包括以下几个步骤：

1. 安装JDK
2. 安装Zookeeper
3. 安装Hadoop
4. 下载并安装Flink
5. 提交Flink作业到YARN集群

请按照以下步骤配置Flink on YARN：

1. 首先，安装JDK并确保已正确设置JAVA_HOME环境变量。

2. 接下来，安装Zookeeper。您可以根据您的需求从Zookeeper的官方网站上下载并安装最新版本的Zookeeper。

3. 安装Hadoop。您可以根据您的需求从Hadoop的官方网站上下载并安装最新版本的Hadoop。

4. 下载Flink，并将其解压缩到您选择的目录中。

5. 在Flink的安装目录中，使用以下命令提交Flink作业到YARN集群：

   ./bin/flink run -m yarn-cluster -p <parallelism> -yjm <jobmanager_memory> -ytm <taskmanager_memory> <jar_file> <arguments>

请替换以下参数：
- `<parallelism>`：作业并行度（即任务数量）
- `<jobmanager_memory>`：JobManager的内存大小（例如，1024m表示1GB）
- `<taskmanager_memory>`：TaskManager的内存大小（例如，4096m表示4GB）
- `<jar_file>`：您要提交的Flink作业的jar文件路径
- `<arguments>`：您要传递给作业的其他参数（如果有的话）

以上是Flink on YARN的配置步骤。请按照上述步骤进行配置，并根据您的需求进行相应的参数调整。

flink on yarn 运行时架构

Flink on YARN运行时架构包括以下组件：

1. YARN：Apache Hadoop YARN是一个集群资源管理器，它管理着Hadoop集群中的所有资源。在Flink on YARN中，YARN被用来托管Flink应用程序，并为应用程序分配和管理资源。

2. ApplicationMaster：ApplicationMaster是Flink on YARN中的一个特殊进程，它负责启动和管理Flink集群。在启动时，ApplicationMaster会为Flink集群分配资源，并启动Flink JobManager和TaskManager。

3. JobManager：JobManager是Flink on YARN中的一个主节点，它负责管理Flink应用程序的整个生命周期。它会将应用程序提交给TaskManager执行，并负责协调所有任务的执行。

4. TaskManager：TaskManager是Flink on YARN中的工作节点，它负责执行Flink应用程序中的任务。每个TaskManager都有自己的资源，包括CPU和内存，以及可能的磁盘和网络IO资源。

5. Flink应用程序：Flink应用程序是在Flink on YARN上运行的应用程序。它由一个或多个任务组成，每个任务都可以在TaskManager上执行。Flink应用程序可以是流式处理或批处理应用程序，可以使用Flink的API或SQL进行编写。

在Flink on YARN中，ApplicationMaster和JobManager都运行在YARN的容器中，而TaskManager则运行在它们自己的容器中。Flink on YARN使用YARN的容器隔离功能，确保每个容器都有自己的资源，并且不会干扰其他容器的执行。