使用dinky0.7配置Flink on YARN
Apache Flink是一个用于大规模数据处理的强大的开源框架。它可以在各种环境中运行，包括本地，standalone集群和YARN集群。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用dinky0.7配置Flink on YARN。
什么是dinky0.7
dinky0.7是一个用于管理和部署Flink作业的工具。它提供了一种简单而灵活的方式来配置和管理Flink作业，并能够无缝地与YARN集群集成。
配置Flink on YARN
首先，我们需要安装和配置dinky0.7。你可以从dinky0.7的官方仓库中下载并安装它。安装完成后，我们需要配置dinky0.7以与我们的YARN集群进行交互。
在dinky0.7的配置文件dinky.yaml中，我们需要指定以下参数：
yarn:
master: "yarn-cluster"
name: "Flink on YARN"
queue: "default"
slots: 4
jobManagerMemory: 1024m
taskManagerMemory: 2048m
taskManagerSlots: 2
taskManagerCount: 2
以上参数中的master指定了我们要在YARN集群上运行Flink作业。name是作业的名称，queue是作业提交到的队列，slots是每个TaskManager的并行度。jobManagerMemory和taskManagerMemory分别指定了JobManager和TaskManager的内存大小。taskManagerSlots指定了每个TaskManager的并行度，taskManagerCount指定了TaskManager的数量。
接下来，我们可以使用dinky0.7的命令行工具来提交和管理Flink作业。
提交作业
在命令行中，使用以下命令提交Flink作业：
dinky submit -j myjob.jar -c com.example.MyJob -d
在这个命令中，-j参数指定了要提交的作业的jar包，-c参数指定了作业的入口类。-d参数指示dinky0.7在后台运行作业。
查看作业状态
使用以下命令可以查看作业的状态：
dinky status
这将显示所有正在运行的作业的状态，包括作业的ID，名称，状态和持续时间等信息。
取消作业
如果需要取消正在运行的作业，可以使用以下命令：
dinky cancel <jobID>
将<jobID>替换为要取消的作业的ID。
查看作业日志
使用以下命令可以查看作业的日志：
dinky logs <jobID>
将<jobID>替换为要查看日志的作业的ID。
示例
下面是一个简单的Flink作业示例，使用dinky0.7在YARN集群上运行：
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataSet<String> text = env.fromElements(
"Apache Flink is a powerful framework",
"for big data processing."
);
DataSet<String> counts = text
.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")))
.map(word -> Tuple2.of(word, 1))
.groupBy(0)
.sum(1)
.map(tuple -> tuple.toString());
counts.print();
}
}
使用dinky0.7提交上述作业：
dinky submit -j wordcount.jar -c com.example.WordCount -d
这将在YARN集群上启动一个Flink作业，用于统计给定文本中单词的出现次数。
结论
通过dinky0.7，我们可以轻松地配置和管理Flink作业在YARN集群上的运行。在本文中，我们介绍了如何安装和配置dinky0.7，并提供了一个简单的示例来演示如何使用dinky0.7提交作业。希望这篇文章能对那些想
