# 如何解决 Flink YARN 没有 Task 日志的问题
Apache Flink 和 YARN（Hadoop 的一个资源管理器）是用于大数据处理的流行组合。然而，在使用 Flink 在 YARN 上运行时，用户有时会遇到任务日志缺失的问题。本文将详细介绍如何解决这一问题，并帮助新手开发者了解整个过程。
## 问题流程概述
在解决 Flink YARN 没有任务日志的问题时，我们通常需
Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式。 单机模式是一种开箱即用的模式，可以在单台服务器上运行，适用于日常的开发和调试。具体操作
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2023-09-16 15:22:51
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# Yarn Flink没有日志解决方案
Apache Flink 是一个开源流处理框架，广泛应用于大数据处理和实时数据分析。通过 Yarn（Yet Another Resource Negotiator），Flink 可以在集群环境中运行。然而，在某些情况下，用户可能会遇到日志缺失的问题，这可能会影响调试和监控。本文将为您提供一些解决方案，帮助您迅速解决这一问题，并且包含代码示例。
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# Flink 日志在 YARN 上没有输出日志的排查与解决
在大数据开发领域，Apache Flink 是一个强大的流处理平台，常常和 YARN（Yet Another Resource Negotiator）结合使用。然而，有时候在 YARN 上运行 Flink 作业时，可能会出现日志输出缺失的问题。本文将指导你逐步排查和解决这个问题，帮助你更好地理解 Flink 和 YARN 的日志系统。
Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、Slave），负责执行任务处理数据，所以可以有一个或多个。 客户端并不是处理系统的
一、Flink 中的角色Flink 也遵循主从原则，主节点为JobManager，从节点为TaskManager1.1. Client将任务提交到JobManager，并和JobManager进行任务交互获取任务执行状态。1.2. JobManager负责任务的调度和资源的管理。负责Checkpoint的协调过程。获取到客户端的任务后，会根据集群中 TaskManager 上 TaskSlot 的
一、背景：flink任务部署使用基于k8s的standalone集群，先在容器上部署flink集群再提交flink任务，其中flink任务的提交与taskmanager的创建、注册是同时进行的。二、问题如果集群有35个taskmanager，140个slot，其中一个Vertex的并行度<140，属于该vertex的task在taskmanager上分布不均，导致节点负载不均衡。如下所示：该
## Flink on YARN 日志：实现分布式处理的关键
Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架，能够处理大规模数据集。它的一个强大的功能就是可以在 Hadoop YARN 上运行。本文将详细介绍 Flink on YARN 日志的重要性以及如何利用日志信息来调试和优化 Flink 在 YARN 上的运行。
### Flink on YARN 概述
在介绍 Flink
原创
2023-08-24 04:17:28
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1. Task的划分 在flink中，划分task的依据是发生shuffle（也叫redistrubute），或者是并行度发生变化1. wordcount为例package cn._51doit.flink.day03;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.fl
Flink1——运行时架构Flink系统架构重要概念 Flink系统架构整体构成Flink 的运行时架构中，最重要的就是两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。对于一个提交执行的作业，JobManager 是真正意义上的“管理者”（Master），负责管理调度，所以在不考虑高可用的情况下只能有一个；而 TaskManager 是“工作者”（Worker、
我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日志 DWD 层。
1. 摘要我们前面采集的日志数据已经保存到
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2023-06-25 20:39:08
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场景描述：Flink任务日志指的是任务系统日志与用户代码里面log方式打印的日志，这些日志信息都可以在flink web页面上看到，目前任务的部署模式都是on yarn, 那么在yarn页面也可以看到，这些日志信息在开发环境或者测试环境量都是很小的，可以很方便的查看，但是在产生环境上，任务是7*24不间断的运行，那么势必会造成日志量会很大，这时打开flink web页面查看任务日志信息就会造成浏览
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2023-08-17 17:50:55
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Flink on Yarn 模式下，业务应用内部配置的 logback.xml/log4j.properties 是无法加载的，Flink 会默认采用安装目录下的 $FLINK_HOME/logback.xml/log4j.properties 作为统一的 logger 定义文件。 Flink 提供的 logback.xml/log4j.properties 只配置了 rootLogger，如果不
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2021-08-16 13:40:52
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1. 摘要我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日志 DWD 层。页面日志输出到主流，启动日志输出到启动侧输出流，曝光日志输出到曝光侧输出流
目录一、前言二、TaskExecutor的构建2.1、TaskManager基础服务的初始化2.1.1、BlobCacheService的初始化2.2、TaskExecutor的构造过程2.2.3、TaskSlotTable详解2.2.3、TaskExecutor的初始化总结：一、前言 在之前的章节中我们
文章目录一、前言二、TaskManagerRunner2.1、创建 TaskManagerRunner2.1.1、创建 TaskExecutorService， 用于创建 TaskExecutor2.2、启动 TaskManagerRunner2.2.1、基础服务的初始化， 构建 TaskExecutorService2.2.1.1、BlobCacheService的初始化2.3、TaskExe
一、概述Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。 所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework，包括任务的状态以及 Checkpo
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2023-08-22 10:24:41
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问题排查查看磁盘：df -h命令查看节点状态:状态为不健康查看日志报错：/opt/install/Hadoop-2.10.2/logs/yarn-flink-nodemanager-oracle-sjtb3.log两个节点相关组件与存储目录磁盘使用情况查看每个目录占用的大小：hdfs dfs -du -h /查看/tmp目录里面存放的是聚合日志查看/user 目录 里面存放的是任务依赖包一：/tm
# Flink on YARN Log日志
Apache Flink是一个分布式流处理和批处理框架，可以在大规模数据集上进行高效的数据计算和分析。在Flink上运行应用程序时，我们经常需要查看日志以了解应用程序的运行状况和调试可能的问题。本文将介绍如何在Flink on YARN环境下查看和分析日志。
## Flink on YARN简介
Flink on YARN是Flink框架在YARN
原创
2023-07-23 16:02:00
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# 实现Flink on Yarn输出日志
## 简介
在使用Flink on Yarn时，我们可能会遇到需要输出日志的情况。本文将介绍如何实现Flink on Yarn输出日志的方法，帮助刚入行的开发者快速掌握这一技能。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
e=>end: 结束
op1=>operation: 提交Flink job到Yarn
op2=>operatio
原创
2023-08-14 11:39:19
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