## 如何部署 Yarn 作业集群
随着大数据技术的发展,Yarn(Yet Another Resource Negotiator)成为了 Hadoop 生态中资源管理的重要组成部分。对于初入行的开发者来说,部署 Yarn 作业集群可能会感到困惑。本篇文章将详细介绍 Yarn 集群的部署流程,并逐步指导你如何实现这一目标。
### 部署流程概述
在进行 Yarn 作业集群的部署之前,掌握整个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-02 06:13:11
                            
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            # Flink Jar 包无法部署到 Yarn 的解决方案
在大数据处理领域,Apache Flink 是一种强大的流处理框架。当你尝试将 Flink Jar 包部署到 Yarn 上时,有时会遇到各种问题。本文将探讨一些常见问题及其解决方案,并通过代码示例进行说明。
## 常见问题分析
### 1. Jar 包路径问题
确保你在提交命令时提供了正确的 Jar 包路径。如果路径不正确,Fli            
                
         
            
            
            
            一、下载与解压前往Flink官方网站(https://flink.apache.org/zh/downloads.html)下载适合你环境的Flink版本。注意,你需要选择与你的Scala版本相匹配的Flink版本。将下载的安装包(通常是.tgz格式)传输到你的主节点(Master Node)上,并解压。例如,如果你下载的是flink-1.12.0-bin-scala_2.11.tgz,你可以使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            绿色为未确认的部分一、概述什么是Flink是一种大数据计算引擎,用于对无界(流数据)和有界(批数据)数据进行有状态计算。特点1)批流一体:统一批处理、流处理2)分布式:Flink程序可以运行在多台电脑上3)高性能:处理速度很快4)高可用:Flink支持高可用性(HA)5)Flink可以保证数据处理的准确性,及时出现问题,也能进行修正Flink的核心组成1)Deploy(部署)层①本地模式:启动单个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop环境快速搭建官方文档:YARNSetup在上一篇Flink部署及作业提交(OnFlinkCluster)文章中,我们介绍了如何编译部署Flink自身的资源分配和管理系统,并将作业提交到该系统上去运行。但通常来讲这种方式用得不多,因为在企业中,可能会使用不同的分布式计算框架,如Spark、Storm或MapReduce等。如果每一种框架都需要搭建各自的资源分配和管理系统,就无法共享资源,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Flink YARN集群单机部署指南
Apache Flink是一种流处理框架,能够以低延迟和高吞吐量处理有序和无序的事件。由于Flink提供了良好的容错机制和灵活的编程模型,因此在大数据处理领域受到广泛欢迎。本文将介绍如何在单机环境下部署Flink YARN集群,并提供相应的代码示例与配置说明。
## 1. 环境准备
在开始部署之前,我们需要确保以下环境条件:
- **操作系统**:            
                
         
            
            
            
            # Flink集群部署到YARN的指南
在现代大数据处理领域,Apache Flink 是一个广受欢迎的分布式流处理框架,可以高效地处理大规模的数据流。YARN(Yet Another Resource Negotiator)则是Hadoop生态系统中的资源管理器,它可以有效地管理和调度集群资源。在这篇文章中,我们将介绍如何将Apache Flink集群部署到YARN,并提供代码示例以帮助您入门            
                
         
            
            
            
            Flink支持多种安装模式。local(本地)——单机模式,一般不使用standalone——独立模式,Flink自带集群,开发测试环境使用yarn——计算资源统一由Hadoop YARN管理,生产环境测试Standalone模式步骤1. 解压flink压缩包到指定目录2. 配置flink3. 配置slaves节点4. 分发flink到各个节点5. 启动集群6. 提交WordCount程序测试7.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、引言1.1 本文目标1.2 预备工作和软件版本说明二、集群规划三、搭建步骤3.1 解压安装包3.2 集群文件配置3.2.1 flink-conf.yaml文件配置3.2.2 workers文件配置3.2.3 masters文件配置3.3 分发配置文件3.4 修改TaskManager节点地址3.5 测试3.5.1 集群启动成功 3.5.2 Web UI页面启动成功四、集            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink支持多种安装模式。local(本地)——单机模式,一般不使用standalone——独立模式,Flink自带集群,开发测试环境使用yarn——计算资源统一由Hadoop YARN管理,生产环境测试Standalone模式步骤1. 解压flink压缩包到指定目录2. 配置flink3. 配置slaves节点4. 分发flink到各个节点5. 启动集群6. 提交WordCount程序测试7.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-13 15:51:00
                            
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            文章目录Flink高手之路2-Flink集群的搭建一、Flink的安装模式1.本地local模式2.独立集群模式standalone3.高可用的独立集群模式standalone HA4.基于yarn模式Flink on yarn二、基础环境三、Flink的local模式安装1. 下载安装包2. 上传服务器3.解压4. 配置环境变量5. 使环境变量起作用6.测试显示版本7.测试scala shel            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 错误描述2 错误原因3 解决办法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload。因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行;flink on yarn的前提是:hdfs、yarn均启动 修改hadoop的配置参数vim etc/hadoop/yarn-site.xml<property>             
      <name>yarn.no            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            设置项目的Jdk,compire version 增加java EE 如果有必要,现在项目根目录下放置.myme             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink流处理APIEnvironmentgetExecutionEnvironment创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。Exec            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代大数据处理框架中,Apache Flink 作为流计算的顶级解决方案,越来越受到企业的青睐。然而,随着数据规模的增长,监控 Flink 作业在 YARN 上的运行情况变得至关重要。为了更好地理解运行状态、性能瓶颈以及异常情况,我们需要一种有效的监控方案。
> **用户反馈**:  
> “我们在生产环境中使用 Flink,但由于缺乏有效的监控,很难直观地看到作业性能,导致了数据延迟和资源浪            
                
         
            
            
            
            目录Flink 基本概念1、Job Manager2、Task Manager任务提交流程1、独立集群(Standalone) 2、Yarn集群 程序与数据流执行图数据传输形式 任务链(Operator Chains) 参考Flink 基本概念目前在实时的框架当中,Flink可以说是具有一席之地的。Flink 是一个分布式系统,需要有效分配和管理计            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在处理“Flink on Yarn停止作业”问题时,我们的目标是有效地识别、诊断并解决在使用Apache Flink在Yarn上运行作业时可能出现的问题。本文将详细记录解决该问题的过程,包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南与最佳实践。
## 环境预检
要开始解决问题,首先我们需要检查系统环境符合要求。以下是系统要求和硬件配置的详细信息:
| 组件       | 要求            
                
         
            
            
            
            目录1.写在前面2.三种在 yarn 上运行的模式2.1 会话模式2.1.1 简要介绍2.1.2 启动方式 2.1.3 提交作业2.2 单作业模式部署2.2.1 简要介绍2.2.2 启动方式2.2.3 提交执行任务2.2.4 取消作业2.3 应用模式部署2.3.1 简要介绍2.3.2 提交任务3.总结1.写在前面      &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、安装环境二、安装集群2.1 选择CM版本2.1.1 欢迎页2.1.2 接受条款2.1.3 选择版本2.2 群集安装2.2.1 欢迎页2.2.2 集群名称2.2.3 选择安装的主机2.2.4 选择存储库2.2.5 JDK安装协议2.2.6 提供 SSH 登录凭据2.2.7 自动安装Agent2.2.8 自动安装Parcels2.2.9 检查群集2.3 群集设置2.3.1 服务选择2.3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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