flink on yarn 安装部署

### 回答1：
Flink on Yarn 的安装部署包括以下步骤:
1. 安装 Hadoop 和 Yarn，并确保它们正常运行。
2. 下载 Flink 的 binary release 或者源码编译。
3. 配置 flink-conf.yaml 文件，设置 yarn 集群的相关参数。
4. 启动 Flink on yarn，使用命令: "./bin/yarn-session.sh -n <number of task managers> -jm <jobmanager memory> -tm <taskmanager memory>"
5. 在 Flink web UI 中检查集群状态。

注意：以上步骤仅是大致的安装流程，详细的配置参数和步骤可以参考 Flink 官方文档。

### 回答2：
Flink on YARN是一种分布式运行模式，可以在YARN（Hadoop的资源管理器）上运行Flink作业。下面是安装和部署Flink on YARN的步骤。

1. 准备环境：首先，需要确保所有节点都运行着相同的Hadoop和Flink版本。在所有节点上安装好Hadoop和Flink，并设置好JAVA_HOME、HADOOP_HOME和FLINK_HOME环境变量。

2. 配置YARN：在Hadoop集群上，需要配置YARN以支持Flink on YARN。在yarn-site.xml文件中，需要设置一些参数，如yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.scheduler.minimum-allocation-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb等，这些参数决定了YARN可以分配的资源。

3. 配置Flink：在Flink的conf/flink-conf.yaml文件中，需要设置一些参数，如jobmanager.rpc.address、jobmanager.rpc.port、taskmanager.memory.process.size和yarn.application-name等，这些参数决定了Flink on YARN可以使用的资源和配置。

4. 部署Flink on YARN：可以使用yarn-session.sh脚本来启动Flink on YARN。首先，需要在Hadoop集群上启动一个Flink集群，然后运行yarn-session.sh脚本，该脚本会向YARN提交一个作业，并启动Flink on YARN会话。可以使用以下命令启动Flink on YARN：

./bin/yarn-session.sh -n <num_task_managers> -tm <tm_memory> -s <slots> -d

其中，num_task_managers指定了需要启动多少个TaskManager实例，tm_memory指定每个TaskManager实例可用的内存，slots指定每个TaskManager实例可以运行的任务数，-d表示该会话将在后台运行。

5. 运行Flink on YARN作业：在Flink on YARN会话中，可以使用Flink命令行工具或Web UI提交和管理作业。可以使用以下命令提交Flink作业：

./bin/flink run -m yarn-cluster -ynm <job_name> <jar_file> <program_args>

其中，-m yarn-cluster指定了作业管理器运行在YARN集群上，-ynm指定作业名称，jar_file指定要运行的JAR文件，program_args指定该程序的参数。作业将会被提交到YARN集群，并由Flink on YARN管理器分配任务并运行。

以上就是部署Flink on YARN的步骤，通过这种方式，可以更好地利用Hadoop集群的计算资源，以及Flink的高性能计算能力。同时，也可以通过管理器的监控和管理功能，更加方便地调试和管理Flink应用。

### 回答3：
Apache Flink是一个流处理引擎，可以在大数据环境中进行流式数据处理，支持高容错性和高吞吐量。而Apache Hadoop YARN是Apache Hadoop生态系统中的资源管理器，可用于管理计算资源。

Flink on YARN是将Flink集成到YARN中，以便更好地管理Flink作业的资源和调度。下面我将介绍如何安装和部署Flink on YARN。

首先，我们需要准备以下环境：

1. 安装Hadoop（版本必须与Flink相同）。

2. 在Flink官网上下载Flink二进制文件。

接下来，我们将进行以下步骤：

1. 将Flink二进制文件复制到YARN节点上。

2. 编辑Flink的yarn-site.xml文件。该文件位于Flink/conf目录下。在文件中，我们需要配置以下属性：

a. yarn.application.classpath：指定Flink作业所需的依赖项。

b. yarn.application-attempts：指定Flink作业的重试次数。

c. yarn.resourcemanager.scheduler.address：指定YARNResourceManager的地址。

3. 启动Flink on YARN。输入以下命令即可启动：

./bin/yarn-session.sh -n <Number of TaskManager> -jm <Job Manager Memory> -tm <TaskManager Memory>

其中，-n指定TaskManager数量，-jm指定JobManager内存，-tm指定TaskManager内存。

4.使用Flink on YARN提交作业。输入以下命令即可提交作业：

./bin/flink run -m yarn-cluster <Flink Pipeline Jar>

其中，-m指定作业管理器的地址。yarn-cluster指定以YARN模式运行作业。

以上就是Flink on YARN的安装和部署过程。在这个过程中，我们需要了解Flink和YARN的结合方式，以便更好地管理Flink作业。Flink on YARN可以帮助我们轻松地管理和部署Flink作业，提高作业的可靠性和性能。