flink mysql update 和 insert 怎么处理 flink sql on yarn

目录

• 为什么用on yarn模式
• 两种模式

• Session模式搭建

• 启动
• 测试

• 内存Job管理模式(Run a Flink job on YARN)

• 启动测试

为什么用on yarn模式

在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、Spark、Flink等等，那么如果它们全基于on Yarn就可以完成资源分配，减少单个实例集群的维护，提高集群的利用率。

两种模式

1. 内存集中管理模式(Session模式)

这种方式需要先启动集群，然后在提交作业，接着向yarn申请一块空间后，资源永远保持不变。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，那下一个作业才会正常提交.

2. 内存Job管理模式(Run a Flink job on YARN)

这种方式的好处是一个任务会对应一个job,即没提交一个作业会根据自身的情况，向yarn申请资源，直到作业执行完成，并不会影响下一个作业的正常运行，除非是yarn上面没有任何资源的情况下。

Session模式搭建

先配置以下yarn-site.xml文件,关闭yarn的内存检查

将修改好的yarn文件分发给另外两个节点

启动

在环境变量中添加HADOOP_CONF_DIR

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/hadoop/hadoop-3.1.4/etc/hadoop

启动Hadoop集群

启动flink集群

启动session模式,开辟资源

yarn-session的参数介绍
  -n ： 指定TaskManager的数量；
  -d: 以分离模式运行；
  -id：指定yarn的任务ID；
  -j:Flink jar文件的路径;
  -jm：JobManager容器的内存（默认值：MB）;
  -nl：为YARN应用程序指定YARN节点标签;
  -nm:在YARN上为应用程序设置自定义名称;
  -q:显示可用的YARN资源（内存，内核）;
  -qu:指定YARN队列;
  -s:指定TaskManager中slot的数量;
  -st:以流模式启动Flink;
  -tm:每个TaskManager容器的内存（默认值：MB）;
  -z:命名空间，用于为高可用性模式创建Zookeeper子路径;

[root@master1 bin]# yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 -d

没有报错

好像没啥问题再去yarn查看

总感觉哪里有问题

测试

上传一份测试文件

[root@master1 test]# hadoop fs -put /root/test/word.txt /test

[root@master1 batch]# flink run WordCount.jar -input hdfs://master1:9000/test/test.txt -output hdfs://master1:9000/test/output1/word1.txt

看看yarn

内存Job管理模式(Run a Flink job on YARN)

启动测试

命令:

[root@master1 batch]# flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 /usr/flink/flink-1.12.2/examples/batch/WordCount.jar

因为没有指定处理的文件,它会自动处理它默认的文件

运行完会自动释放内存