Flink Yarn的2种任务提交方式

Pre-Job模式介绍

每次使用flink run运行任务的时候，Yarn都会重新申请Flink集群资源（JobManager和TaskManager），任务执行完成之后，所申请的Flink集群资源就会释放，所申请的Yarn资源是独享的，不与其他任务分享资源。

运行命令

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 3 -ys 12 -p 4

-yjm 1024m -ytm 4096m ./examples/batch/WordCount.jar

参数解读：

-p 并行度

-yn Task Managers数量

-ys 每个TaskManager的Slot数量

-yjm 每个JobManager内存 (default: MB)

-ytm 每个TaskManager内存 (default: MB)

Session模式介绍

需要先在yarn上先分配一个flink集群，后续所有任务都共享这个Flink集群上的资源，该Flink不会因为任务的结束而终止。

先向Yarn申请Flink所需资源

flink客户端目录下，执行如下命令：

bin/yarn-session.sh -jm 1024m -tm 4096m -n 4 -s 8 -na hdq-yarn

参数含义：

-jm jobmanager的内存大小

-tm taskManager的内存大小

-n taskManager个个数

-s 每个taskManager中slot的个数

执行完成之后会输出如下日志：

Flink JobManager is now running on 172-16-122-56:9101 with leader id 00000000-0000-0000-0000-000000000000.

JobManager Web Interface: http://172-16-122-56:9101

运行完成后，Yarn的集群上会有一个常驻任务。

此时，Flink集群的资源都已经申请完毕。

这里需要记住JobManager的ip和端口：172-16-122-56:9101，等会运行Flink任务的时候需要修改这里的配置。

运行Flink程序

运行Flink任务之前需要修改Flink客户端下的配置文件：conf/flink-conf.yaml

分别修改jobmanager.rpc.address和rest.port，对应第二步中的172-16-122-56和9101。

jobmanager.rpc.address: 172-16-122-56

rest.port: 9101

修改完成之后即可运行Flink任务：

/flink/bin/flink run

-C file:/plugins/oraclereader/flinkx-oracle-reader.jar

-C file:/plugins/mysqlwriter/flinkx-mysql-writer.jar

-C file:/plugins/common/flinkx-rdb.jar

-C file:/plugins/common/flinkx-rdb-2.0.0.jar

-C file:/plugins/common/flink-table_2.11-1.7.2.jar /plugins/flinkx.jar

-job fx_2065.json

-pluginRoot /plugins

-jobid 2065

此时，flink会自动将任务提交到我们申请的Flink集群上进行运行。

注意事项

如果程序依赖第三方jar，通过-C传参的方式进行依赖，那么整个Yarn集群都要有jar文件。

其中-C所指定的所有jar文件，在整个Yarn集群的机器上都必须存在，否则运行会失败。不支持hdfs共享存储，支持ftp等其他协议。

总结

Pre-Job模式: 运行时需要会自动申请Yarn资源，申请完成后才能运行任务，并且所申请的资源是该任务独享的，运行完成后资源会自动释放；适合资源消耗比较大的情况。
Session模式: 运行之前需要在Yarn上先申请好资源才能提交任务，所有任务会共享资源，适合小任务运行。

巴特西

Flink Yarn的2种任务提交方式

Flink Yarn的2种任务提交方式

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先向Yarn申请Flink所需资源

运行Flink程序

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