flink的yarn资源使用情况-摩杜云开发者社区

Flink的YARN资源使用情况

概述

在使用Apache Flink进行大数据处理时，往往需要在YARN上部署Flink应用程序，并合理利用YARN的资源。本文将介绍如何获取和监控Flink在YARN上的资源使用情况。

流程图

下面是整个过程的流程图：

graph TB
A(部署Flink应用到YARN) --> B(获取YARN ResourceManager API)
B --> C(获取ClusterMetrics)
C --> D(解析ClusterMetrics)

步骤说明

1. 部署Flink应用到YARN

在YARN上部署Flink应用程序之前，需要先将Flink应用程序打包成JAR文件。可以使用Flink提供的如下命令来提交应用程序到YARN上：

bin/flink run -m yarn-cluster <Flink Application>

2. 获取YARN ResourceManager API

在Java代码中，我们可以使用YARN的ResourceManager API来获取Flink应用程序在YARN上的资源使用情况。首先，需要引入以下依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  <artifactId>hadoop-yarn-api</artifactId>
  <version>${hadoop.version}</version>
</dependency>

然后，可以使用如下代码获取ResourceManager：

Configuration conf = new Configuration();
YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
yarnClient.init(conf);
yarnClient.start();

3. 获取ClusterMetrics

通过ResourceManager API，我们可以获取ClusterMetrics，其中包含了Flink应用程序在YARN上的资源使用情况。我们可以使用如下代码获取ClusterMetrics：

YarnClusterMetrics clusterMetrics = yarnClient.getYarnClusterMetrics();

4. 解析ClusterMetrics

通过解析ClusterMetrics，我们可以获取到各种资源的使用情况，如可用内存、已分配内存、总内存等。以下是一个示例代码：

int numNodeManagers = clusterMetrics.getNumNodeManagers(); // 获取NodeManager数量
int numRunningApplications = clusterMetrics.getNumRunningApplications(); // 获取正在运行的应用程序数量
int numContainers = clusterMetrics.getNumContainers(); // 获取容器数量
int availableMB = clusterMetrics.getAvailableMB(); // 获取可用内存（MB）
int allocatedMB = clusterMetrics.getAllocatedMB(); // 获取已分配内存（MB）
int totalMB = clusterMetrics.getTotalMB(); // 获取总内存（MB）

完整代码示例

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.YarnClusterMetrics;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException;
import org.apache.hadoop.yarn.util.Records;

import java.io.IOException;

public class FlinkYarnResourceUsage {
    public static void main(String[] args) throws IOException, YarnException {
        Configuration hadoopConf = new Configuration();
        YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
        yarnClient.init(hadoopConf);
        yarnClient.start();

        YarnClusterMetrics clusterMetrics = yarnClient.getYarnClusterMetrics();

        int numNodeManagers = clusterMetrics.getNumNodeManagers();
        int numRunningApplications = clusterMetrics.getNumRunningApplications();
        int numContainers = clusterMetrics.getNumContainers();
        int availableMB = clusterMetrics.getAvailableMB();
        int allocatedMB = clusterMetrics.getAllocatedMB();
        int totalMB = clusterMetrics.getTotalMB();

        System.out.println("NodeManagers: " + numNodeManagers);
        System.out.println("Running Applications: " + numRunningApplications);
        System.out.println("Containers: " + numContainers);
        System.out.println("Available Memory (MB): " + availableMB);
        System.out.println("Allocated Memory (MB): " + allocatedMB);
        System.out.println("Total Memory (MB): " + totalMB);

        yarnClient.stop();
    }
}

以上代码将输出Flink应用程序在YARN上的资源使用情况。

总结

通过上述步骤，我们可以获取并监控Flink在YARN上的资源使用情况。这对于优化应用程序的性能和资源调度非常重要。请记住，在实际使用中，可能需要根据具体情况进行适当调整和扩展。

参考文档：[Flink on YARN](