flink hadoop yarn

这不是一个完整的问题，这是三个不同的技术名称：Flink、Hadoop和YARN。我可以为您解释它们分别是什么以及它们如何相互关联。

Flink是一个流处理框架，它允许开发人员轻松地处理和分析实时数据流。它可以在本地机器或者分布式环境下运行。

Hadoop是一个开源的分布式存储和处理大规模数据的生态系统。它包括了Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器。它充当集群资源的调度者，负责分配和管理集群中的计算资源。

在一个典型的分布式环境下，Flink可以使用YARN作为集群资源管理器来运行任务。这意味着Flink可以在Hadoop集群上运行，使用HDFS作为数据源，并使用YARN来管理集群中的计算资源。

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

Flink on YARN是指Flink框架在Apache Hadoop YARN上的运行模式。YARN是Apache Hadoop的资源调度和管理系统，它负责将Hadoop集群中的资源分配给不同的应用程序。Flink on YARN允许Flink应用程序以分布式模式在YARN集群上运行，同时可以充分利用YARN的资源管理和调度能力。这种模式下，Flink应用程序可以在YARN上进行动态资源分配和管理，根据需要自动调整资源使用，从而提高应用程序的效率和可靠性。