flink yarn生产环境部署

在Flink中，可以使用Yarn作为生产环境的部署方式。以下是Flink在Yarn上的生产环境部署步骤：

1. 首先，需要在Yarn上创建一个新的Flink集群来执行任务。每次提交一个job到Yarn集群，Yarn会开辟资源来初始化一个Flink集群。这种内存Job管理模式可以使任务相互独立、互不影响，并且方便管理。

2. 在基本环境搭建阶段，需要克隆出虚拟机并创建hadoop用户。这个步骤是为了创建运行环境和用户权限。

3. 使用source命令让hadoop101和hadoop102上的环境变量生效。这是为了确保环境配置的正确性。

4. 启动ZooKeeper集群。ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于协调Flink在Yarn上的部署和任务启动。

通过上述步骤，就可以在Yarn上部署Flink的生产环境。

相关问题

flink yarn模式部署

在Flink中使用YARN模式部署，可以将Flink作业提交到YARN集群上运行。下面是部署步骤：

1. 首先，确保你已经安装并配置好了YARN集群和Flink。

2. 打开Flink的conf/flink-conf.yaml文件，并设置以下属性：

   # 设置执行环境为YARN
   execution.mode: yarn-session
   
   # 设置YARN的Application Master内存
   yarn.application-master.memory: 1024m
   
   # 设置TaskManager的内存
   taskmanager.memory.process.size: 1024m
   
   # 设置TaskManager的数量
   taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
   
   # 设置YARN队列名称
   yarn.application-name: my-flink-job
   yarn.application.queue: default
   
   # 设置YARN ResourceManager的地址
   yarn.resourcemanager.address: yarn-cluster
   
   # 设置Flink的默认并行度
   parallelism.default: 1

3. 提交作业到YARN集群上：

   ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -ys 2 -yjm 1024 -ytm 1024 examples/streaming/WordCount.jar`

上述命令将WordCount示例作业提交到YARN集群上，其中`-yn`参数指定了YARN容器的数量，`-ys`参数指定了YARN的slot数量，`-yjm`参数指定了YARN的Application Master内存，`-ytm`参数指定了TaskManager的内存。

4. 监控作业状态：

   ./bin/flink list -m yarn-cluster

可以使用上述命令来查看当前在YARN集群上运行的Flink作业列表和状态。

这样，你就可以在YARN模式下成功部署和运行Flink作业了。请确保你已经根据实际情况修改了相应的配置参数。希望对你有所帮助！

FLink yarn模式

Flink YARN模式是在YARN集群上运行Flink任务的一种模式。使用YARN模式可以更好地利用集群资源，提高任务的并发度和可扩展性。Flink YARN模式的部署可以分为以下几个步骤：

1. 准备YARN环境：首先需要在YARN集群中准备好Java环境和Flink的安装包。可以使用Hadoop的命令行工具hdfs dfs来上传Flink安装包到HDFS中。

2. 配置Flink：编辑Flink的配置文件，设置Flink集群的参数，如TaskManager数量、内存等。同时需要配置Flink的YARN相关参数，如yarn.application.name、yarn.queue、yarn.container.memory等。

3. 提交Flink任务：使用Flink提供的yarn-session.sh脚本来启动Flink YARN Session，将Flink任务提交到YARN集群中运行。启动命令如下：

./bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024m -tm 1024m

其中-n参数指定TaskManager的数量，-jm和-tm参数分别指定JobManager和TaskManager的内存大小。

4. 监控Flink任务：使用Flink Web Dashboard或YARN的ResourceManager Web UI来监控Flink任务的执行情况。可以查看任务的运行状态、日志信息、资源使用情况等。

需要注意的是，在Flink YARN模式中，Flink任务的运行依赖于YARN集群的资源管理，因此需要根据集群的实际情况来配置Flink的YARN参数。同时，由于YARN集群的资源是动态变化的，因此在任务运行过程中可能需要调整Flink集群的配置和参数，以更好地适应集群资源的变化。