flink run 传入task manage 大小

在 Flink 中，可以通过以下两种方式设置 TaskManager 的大小：

1. 通过 flink-conf.yaml 文件设置。可以在该文件中设置 `taskmanager.memory.process.size` 和 `taskmanager.numberOfTaskSlots` 参数，分别表示每个 TaskManager 进程的内存大小和每个 TaskManager 上可运行的任务槽数量。

2. 通过命令行参数设置。可以在执行 flink run 命令时，使用 `-tm` 参数指定 TaskManager 的大小。例如：`flink run -tm 4g -s 2` 表示启动一个内存大小为 4GB，包含 2 个任务槽的 TaskManager。

需要注意的是，TaskManager 的大小设置应该根据实际情况进行调整，以保证 Flink 应用程序的正常运行。过小的 TaskManager 可能会导致任务无法正常执行，而过大的 TaskManager 则可能会浪费资源。

相关问题

flink run 启动参数

Flink是一款流处理框架，基于Java开发，采用分布式数据流和批处理模型，可以处理大量实时数据和海量数据。在使用Flink运行任务的时候，需要使用flink run命令来启动Flink集群并提交作业。flink run命令可以接受多个参数来控制Flink运行时的各项参数。以下是flink run启动参数的说明：

1. -c， --class：指定要执行的类名。该参数用于跑特定的类的main方法，用于执行离线任务的特定类。

2. -p， --parallelism：指定任务的并行度。该参数用于指定每个算子的并行度，即每个算子的实例数。

3. -m， --jobmanager：指定JobManager的地址。该参数用于指定运行JobManager的主机名和端口号。

4. -t， --target：指定任务的执行目标，可选local或remote。local意味着任务将在本地执行，而remote意味着任务将在远程集群或者会话中执行。

5. -yn， --yarnname：指定在YARN上运行jars的应用程序名称。当我们在YARN中运行flink时，需要使用该参数指定应用程序的名称。

6. -s， --sysout：重定向标准输出流。这个参数可以将标准输出流重定向到本地文件系统中的一个文件。

7. -d， --detached：以后台模式启动任务，启动任务后会脱离当前终端会话。这个参数可以让Flink在后台运行，任务完成后可以退出终端操作，而不会停止Flink运行。

总之，flink run启动参数可以控制Flink任务的执行方式、性能和各项参数调优，更好地满足任务需求和用户要求。

flink run 怎么指定4g内存运行

在 Flink 中，可以通过 `flink run` 命令启动一个 Flink 应用程序。如果需要指定每个 TaskManager 进程的内存大小为 4GB，可以通过以下命令实现：

flink run -m yarn-cluster -yD taskmanager.memory.process.size=4g <your-application-jar>

其中，`-m yarn-cluster` 表示在 YARN 集群模式下运行 Flink 应用程序，`-yD taskmanager.memory.process.size=4g` 表示通过 YARN 的配置方式设置 TaskManager 进程的内存大小为 4GB。`<your-application-jar>` 表示需要运行的 Flink 应用程序的 Jar 包路径。

如果是在 Standalone 模式下运行 Flink 应用程序，可以使用以下命令：

flink run -Dtaskmanager.memory.process.size=4g <your-application-jar>

其中，`-Dtaskmanager.memory.process.size=4g` 表示通过命令行参数设置 TaskManager 进程的内存大小为 4GB。`<your-application-jar>` 表示需要运行的 Flink 应用程序的 Jar 包路径。

需要注意的是，TaskManager 的内存大小设置应该根据实际情况进行调整，以保证 Flink 应用程序的正常运行。过小的 TaskManager 可能会导致任务无法正常执行，而过大的 TaskManager 则可能会浪费资源。