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

cdh部署flink on yarn

CDH是一种大数据处理平台，而Flink是一种流处理框架，这里讲述了如何使用CDH平台来部署Flink在YARN上。

首先，将Flink的二进制文件下载到CDH集群的一个节点上。然后，在Flink的conf目录中，编辑flink-conf.yaml配置文件。在该文件中，需要确保以下配置项正确设置：

1. flink.yarn.execution-mode: 设置为yarn-session，表示将Flink作为YARN上的一个会话运行。
2. yarn.application.name: 设置一个适当的名称，用于在YARN资源管理器中显示。
3. yarn.queue: 设置为YARN调度队列的名称，以确定Flink的调度优先级。
4. yarn.container.memory-mb: 设置每个Flink任务容器（TaskManager）的内存大小，以MB为单位。
5. yarn.container.vcores: 设置每个Flink任务容器（TaskManager）的虚拟内核数。

接下来，在CDH集群上启动一个YARN会话来运行Flink。输入以下命令：

./bin/yarn-session.sh -n <number_of_taskmanagers>

其中，`<number_of_taskmanagers>`表示要启动的Flink任务管理器（TaskManager）的数量。这将创建一个YARN应用程序，运行Flink并分配所需的资源。

一旦Flink会话在YARN上成功启动，就可以通过Web界面或Flink命令行工具来监控和管理任务。

需要注意的是，在CDH上部署Flink时，确保所使用的Flink版本与CDH版本兼容。此外，在配置Flume、Kafka等外部数据源时，也要根据具体需求进行相应的配置。

总结来说，通过正确配置Flink的运行模式、资源分配和调度优先级，然后在CDH集群上启动Flink的YARN会话，即可实现Flink在YARN上的部署。这样可以充分利用CDH平台的资源管理和任务调度功能，来处理大规模的流数据。

Flink集群搭建与部署OnYarn模式代码

Flink的OnYARN部署模式允许将Flink作业运行在Apache YARN之上，这是一种资源管理和调度平台。以下是基本的步骤：

1. **安装依赖**：首先，你需要确保已经安装了Hadoop YARN、HDFS和相关的YARN客户端库。

2. **配置环境变量**：在Flink安装目录下找到`conf`文件夹，编辑`yarn-site.xml`，配置YARN的相关属性，如ResourceManager地址等。

3. **创建YARN应用程序包**：使用`flink run -m yarn-cluster <jar_name> --class <main_class> --deploy-mode cluster`命令，这里 `<jar_name>`是打包好的Flink应用JAR，`<main_class>`是你程序中的主类。

4. **打包并提交到YARN**：

   hadoop jar <flink_yarn_jar_path> org.apache.flink.yarn.YarnSessionDriver \
     -D flink.submit.property.shuffle-service.enabled=true \
     -D flink.application.id=<your_app_id> \
     -j <your_job_jar> \
     -- <job_args>

这里，`<flink_yarn_jar_path>`是Flink的YARN客户端JAR，`<your_app_id>`是自定义的应用ID，`<job_args>`是你的作业参数。

5. **监控任务**：可以在YARN Web UI上查看Flink任务的状态和日志。