flink的yarn模式的任务调度流程

可以回答这个问题。在Flink的Yarn模式下，任务调度流程如下：

1. 用户提交Flink应用程序到Yarn集群。

2. Yarn ResourceManager接收到应用程序请求后，会为该应用程序分配一个ApplicationMaster。

3. ApplicationMaster启动后，会向ResourceManager申请资源，包括CPU、内存等。

4. ResourceManager根据资源的可用情况，为ApplicationMaster分配资源。

5. ApplicationMaster启动后，会向ResourceManager申请TaskManager资源，用于执行Flink任务。

6. ResourceManager根据资源的可用情况，为ApplicationMaster分配TaskManager资源。

7. ApplicationMaster将Flink任务提交到TaskManager中执行。

8. TaskManager执行Flink任务，并将结果返回给ApplicationMaster。

9. ApplicationMaster将结果返回给用户。

以上就是Flink的Yarn模式下的任务调度流程。

相关问题

flink yarn

Flink 可以在 Apache Hadoop YARN 上运行，利用 YARN 的资源管理和调度功能来管理 Flink 应用程序在集群上的执行。

要在 YARN 上运行 Flink，需要进行以下步骤：

1. 安装和配置 Hadoop：首先，需要安装和配置 Hadoop 集群。确保 Hadoop 集群正常运行，并且 YARN ResourceManager 和 NodeManager 正在运行。

2. 下载和配置 Flink：从 Flink 官方网站下载 Flink 的二进制包，并解压到你的机器上。在 `conf/flink-conf.yaml` 配置文件中设置以下参数：

   # 设置执行模式为 YARN
   execution.mode: yarn-session

   # 设置 YARN 的 Application Master 内存
   yarn.application-master.memory: 1024m

   # 设置任务管理器的数量和内存
   taskmanager.memory.process.size: 1024m
   taskmanager.numberOfTaskSlots: 1

   # 设置 YARN 的队列名称（可选）
   yarn.application-master.queue: default

还可以根据需要进行其他配置，例如并行度、检查点设置等。

3. 启动 Flink 集群：使用以下命令启动 Flink 集群：

   ./bin/yarn-session.sh -n <num_taskmanagers> -tm <taskmanager_memory>

其中 `<num_taskmanagers>` 是任务管理器的数量，`<taskmanager_memory>` 是每个任务管理器的内存大小。例如，`./bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 1024m` 启动了两个任务管理器，每个任务管理器的内存大小为 1024MB。

Flink 集群会与 YARN ResourceManager 进行通信，并为应用程序分配资源。

4. 提交应用程序：一旦 Flink 集群启动，你可以使用 Flink 提供的命令行工具或 API 来提交应用程序。例如，使用 `./bin/flink run <program_jar_or_class>` 来提交一个 Java/Scala 程序。

Flink 应用程序将在集群中的任务管理器上执行，并利用由 YARN 分配的资源。

5. 监控和管理：可以使用 Flink 的 Web UI 或 Hadoop YARN 的相关工具来监控和管理正在运行的 Flink 应用程序和集群资源。

通过以上步骤，你可以在 YARN 上运行 Flink 应用程序，利用 YARN 的资源管理和调度功能来实现分布式的数据处理。请注意，具体的配置和操作步骤可能会因不同的版本和环境而有所不同，建议参考 Flink 的官方文档或相关教程来进行详细的配置和操作。

spark yarn、flink yarn 、yarn

Spark YARN是Apache Spark的一种部署模式，利用YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器来管理Spark应用程序的资源分配和任务调度。YARN是Hadoop生态系统的一部分，用于统一管理集群资源，使各种计算框架（如Spark、MapReduce等）能够在同一个集群上并发运行。

Flink YARN是Apache Flink的一种部署模式，也是利用YARN作为资源管理器来管理Flink应用程序的资源分配和任务调度。类似于Spark YARN，Flink YARN允许Flink作业在共享的集群上并发运行，而无需为每个作业分配独立的资源。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它负责集群资源的调度和管理，以及为不同的计算框架提供统一的资源分配。YARN允许多个计算框架（如Spark、Flink、MapReduce等）在同一个集群上共享资源，并根据需要进行动态分配。它提供了对集群资源的精确控制和资源隔离，以实现高效的资源利用和作业调度。