Flink向yarn主动申请资源的资源配置怎么确定
时间: 2024-01-14 10:02:16 浏览: 29
Flink向YARN主动申请资源的资源配置可以通过Flink的配置文件来进行设置。具体来说,可以通过设置以下参数来确定资源配置:
1. taskmanager.memory.process.size:指定每个TaskManager进程可以使用的内存大小。例如,设置为1g表示每个TaskManager进程最多可以使用1GB的内存。
2. taskmanager.numberOfTaskSlots:指定每个TaskManager进程可以运行的任务数。例如,设置为4表示每个TaskManager进程最多可以同时运行4个任务。
3. jobmanager.heap.size:指定JobManager进程可以使用的堆内存大小。例如,设置为1g表示JobManager进程最多可以使用1GB的堆内存。
4. taskmanager.cpu.cores:指定每个TaskManager进程可以使用的CPU核心数。例如,设置为2表示每个TaskManager进程最多可以使用2个CPU核心。
需要注意的是,这些参数的具体设置需要根据集群的硬件配置和任务的需求进行调整,以达到最佳的性能和资源利用率。
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:
```shell
./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环境变量配置
在配置flink on yarn环境变量之前,需要确保已经启动了hadoop、hdfs和yarn,并且配置了相应的要求。此外,还需要配置flink、scala和hadoop的版本。
具体的环境变量配置如下:
1. flink的配置:将flink的bin目录和lib目录添加到系统的PATH环境变量中。
2. scala的配置:将scala的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。
3. hadoop的配置:将hadoop的bin目录添加到系统的PATH环境变量中,并设置HADOOP_HOME环境变量为hadoop的安装目录。
4. 配置flink on yarn相关参数:在flink的conf目录下,修改flink-conf.yaml配置文件,设置以下参数:
- 设置execution.mode为yarn-cluster。
- 设置yarn.application.name为flink-on-yarn。
- 设置yarn.jobmanager.memory.process为jobmanager节点的内存大小。
- 设置yarn.container.memory为taskmanager节点的内存大小。
- 设置yarn.container.vcores为taskmanager节点的CPU核数。
- 设置yarn.application-master.env.JAVA_HOME为Java的安装目录。
- 设置yarn.application-master.env.HADOOP_CONF_DIR为hadoop的配置文件目录。