Flink YARN Session资源申请

在Apache Flink中，可以使用YARN作为资源管理器来运行Flink作业。YARN是Apache Hadoop生态系统的一部分，可以为Flink提供可靠的资源管理和调度。通过使用YARN，可以有效地使用集群资源，并且可以根据需要动态分配和释放资源。

YARN Session模式

Flink提供了两种运行模式：session模式和application模式。在session模式下，Flink作业运行在YARN集群上的一个长期运行的会话中。这个会话可以在集群中启动一个或多个Flink作业，并且可以动态地添加或移除作业。

在YARN Session模式下，通过向YARN提交一个会话作业，Flink会在YARN集群上启动一个长期运行的Flink集群，并分配一定数量的TaskManager来执行作业。这些TaskManager可以在作业运行期间动态分配和释放。

资源配置

在YARN Session模式中，需要配置和管理Flink作业使用的各种资源，如任务管理器的数量、内存分配等。

首先，需要在Flink的配置文件中指定使用YARN资源管理器。在flink-conf.yaml文件中，将yarn作为执行模式设置：

yarn.execution-mode: yarn-session

接下来，需要指定TaskManager的数量和每个TaskManager的资源大小。Flink使用taskmanager.numberOfTaskSlots属性来指定每个TaskManager上的任务插槽数量。可以根据集群的规模和资源需求进行调整：

taskmanager.numberOfTaskSlots: 2

还需要指定每个TaskManager的内存大小，可以使用taskmanager.memory.process.size属性进行配置。例如，可以将每个TaskManager的内存大小设置为1GB：

taskmanager.memory.process.size: 1g

提交YARN Session作业

在配置完成后，可以使用yarn-session.sh脚本向YARN提交一个Flink会话作业。该脚本会自动启动一个长期运行的Flink集群，并为作业分配所需的资源。

以下是提交YARN Session作业的示例命令：

./bin/yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024m -tm 1024m

这个命令将启动一个包含2个TaskManager的Flink集群。每个TaskManager都有2个任务插槽，并且每个TaskManager分配1GB的内存。

动态调整资源

在YARN Session模式下，可以动态地调整Flink作业使用的资源。可以使用Flink的Web界面或命令行工具来增加或减少TaskManager的数量，或调整每个TaskManager的内存大小。

例如，可以使用以下命令来增加TaskManager的数量：

./bin/flink stop
./bin/yarn-session.sh -n 4 -s 2 -jm 1024m -tm 1024m

这个命令会先停止当前的Flink会话作业，然后重新启动一个包含4个TaskManager的Flink集群。

总结

通过YARN Session模式，可以有效地配置和管理Flink作业的资源。可以根据作业的需求动态地调整TaskManager的数量和内存大小，以最大化集群资源的利用率。使用YARN作为资源管理器，Flink能够实现可靠的资源管理和调度，以提供高性能和可伸缩性。

以上是关于Flink YARN Session资源申请的科普文章，希望对您有所帮助。