Flink on yarn初步讲解

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Flink on yarn初步讲解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

前情回顾

对于flink的基本概念和基本运行模式讲解的内容请参考这篇文章《》。本文主要是讲解flink on yarn的运行原理及基本使用,后面会再出一篇文章将flink on yarn的部署及各种调优。

Flink运行时由两种类型的进程组成:

1),JobManager也叫master协调分布式执行。他们调度任务,协调checkpoints,协调故障恢复等。至少有一个JobManager。高可用情况下可以启动多个JobManager,其中一个选举为leader,其余为standby。

2),TaskManager也叫worker,负责执行具体的tasks,缓存,交换数据流。至少有一个TaskManager。

JobManager和TaskManager可以用很多种方式启动:可以直接作为Standalone集群启动,也可以被yarn或者Mesos管理。TaskManager连接到JobManager,宣布自己可用,并接受分配的工作。

客户端不是runtime 和程序执行的一部分,而是用于准备并发送数据流到JobManager。

之后,客户端可以断开连接或保持连接以接收进度报告。客户端作为触发执行的Java / Scala程序的一部分运行,或在命令行进程中运行./bin/flink运行。

Flink on yarn

根据前面的讲解的实际上,就很容易可以理解flink on yarn的部署了。

首先,我们要启动一套jobmanager和taskmanager集群

然后,我们可以向该集群提交我们的应用程序,由上个步骤启动的jobmanager和TaskManager运行我们的应用。

有上面两个步骤,我们可以先给出flink on yarn的交互图,如下:

当启动新的Flink YARN会话时,客户端首先检查请求的资源(容器和内存)是否可用。之后,它将包含flink的jar和配置上传到HDFS(步骤1)。

客户端的下一步是请求(步骤2)YARN容器以启动ApplicationMaster(步骤3)。由于客户端将配置和jar文件注册为容器的资源,因此在该特定机器上运行的YARN的NodeManager将负责准备容器(例如,下载文件)。一旦完成,ApplicationMaster(AM)就会启动。

之后,AM开始为Flink的TaskManagers分配容器,它将从HDFS下载jar文件和修改后的配置。完成这些步骤后,Flink即会设置并准备接受作业。

测试flink on yarn

首先,启动一个yarn session,并且给其分配4个taskmanager,每个taskmanager 4GB内存。

# get the hadoop2 package from the Flink download page at# http://flink.apache.org/downloads.htmlcurl -O <flink_hadoop2_download_url>tar xvzf flink-1.5.0-bin-hadoop2.tgzcd flink-1.5.0/ ./bin/yarn-session.sh -n 4 -jm 1024 -tm 4096

-jm代表jobmanager的内存大小,-tm代表的是TaskManager的内存大小,-n代表的是n个taskmanager。那么可能会有人问,还有个slot的概念,如何通过参数设置呢,其实只需要-s参数,就可以设置每个TaskManager所包含的slot数。至于slot数的设置技巧我们后面会详细介绍,推荐做法是每个taskmanager包含的slot数呢是处理器数。

接着就是运行一个flink job到yarn上

# get the hadoop2 package from the Flink download page at# http://flink.apache.org/downloads.htmlcurl -O <flink_hadoop2_download_url>tar xvzf flink-1.5.0-bin-hadoop2.tgzcd flink-1.5.0/ ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 4 -yjm 1024 -ytm 4096 ./examples/batch/WordCount.jar

可能有人会问,咋没有指定master呢,其实,他会自动找到flink集群并提交job。

前提是,要提前设置hadoop的yarn相关配置,

YARN_CONF_DIR, HADOOP_CONF_DIR or HADOOP_CONF_PATH这几个变量任意一个配置了,都可以让flink读取到yarn的配置文件。

本文翻译整理自flink官网。

以上是关于Flink on yarn初步讲解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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