16、task slot是 taskManager内资源分配的最小载体,代表了可依据资源需求自动调整大小的资源子集,() A正确 B.错误

B.错误

Task slot并不是TaskManager内资源分配的最小载体。实际上，Task slot是JobManager和TaskManager之间资源分配的最小单位。

Task slot代表了一个TaskManager上的资源子集，可以用来运行一个或多个任务。它是Flink中的资源管理单位，用于将计算任务分配给TaskManager进行执行。每个TaskManager可以有多个task slot，每个task slot可以运行一个任务。

因此，选项B.错误，task slot并不是TaskManager内资源分配的最小载体，而是JobManager和TaskManager之间资源分配的最小单位。

相关问题

flinksql如何调整队列资源

在 Apache Flink 中，Flink SQL 作业的队列资源可以通过配置 flink-conf.yaml 文件来进行调整。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开 flink-conf.yaml 文件，该文件通常位于 Flink 安装目录下的 conf 目录中。

2. 在该文件中找到 taskmanager.resource.cpu，taskmanager.resource.memory，taskmanager.numberOfTaskSlots 等参数，这些参数控制了 Flink 任务管理器的资源分配情况。

3. 根据您的需要修改这些参数的值。例如，如果您希望增加任务管理器的队列资源，则可以适当增加 taskmanager.resource.cpu 和 taskmanager.resource.memory 参数的值。

4. 保存文件并重启 Flink 集群，以使配置生效。

需要注意的是，调整队列资源可能会影响 Flink SQL 作业的性能和稳定性，因此建议您在进行修改之前先进行充分的测试和评估。

yarn 有资源 但flink报资源不足

当Flink报告资源不足时，可能是由于以下原因：

1. Flink的TaskManager因为某些原因无法启动，导致资源未被成功分配给Flink。

2. Flink的JobManager无法访问YARN，导致无法获取足够的资源。

3. Flink的JobManager无法成功分配任务给TaskManager，导致资源不足。

有几个常见的解决方法：

1. 确保Flink的JobManager可以访问YARN并且有足够的权限来获取资源。

2. 检查YARN的资源管理器是否已经分配了足够的资源给Flink，如果没有，则需要调整YARN的资源配置。

3. 检查Flink的配置文件是否正确配置了YARN资源。

4. 检查任务的资源需求是否过高，如果是，则可以调整任务的配置来降低资源需求。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新启动Flink或者YARN来清除任何可能存在的资源占用。