flink部署yarn模式的步骤

1. 准备环境：安装Java JDK和Flink，并确保环境变量配置正确。
2. 配置Hadoop：安装Hadoop，并修改Hadoop的配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml以及mapred-site.xml。其中，需要指定Hadoop的主节点、数据存储位置、资源管理器地址等重要参数。
3. 启动Hadoop集群：使用sbin/start-all.sh启动Hadoop集群，并使用jps命令检查进程是否全部启动成功。
4. 构建Flink应用：编写Flink应用程序，将其打包成jar文件，并上传到Hadoop集群中。
5. 配置Flink：修改conf/flink-conf.yaml文件，指定Flink的执行模式为yarn-session，并指定Hadoop的配置文件路径。
6. 启动Flink：使用bin/flink run命令启动Flink应用程序。Flink将会在YARN框架中启动一个新的应用程序，并自动分配和管理资源执行任务。
7. 监控和管理：使用yarn application -list命令可以查看当前正在运行的YARN应用程序列表，使用yarn application -kill命令可以终止指定的应用程序。Flink还提供了Web页面监控管理工具，可以通过访问http://[master-node]:8080查看任务状态和运行日志。

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。