06.Flink Yarn模式介绍

Leefs 2021-12-24 AM 1416℃ 0条

[TOC]

### 前言

Flink的Standalone和on Yarn模式都属于集群运行模式，但是有很大的不同，在实际环境中，使用Flink on Yarn模式者居多。

**Standalone和on Yarn模式的最大不同点是管理资源的不同：**

+ Standalone模式通过Flink自身来管理集群资源
+ on Yarn模式通过Hadoop Yarn来对集群资源进行管理

### 一、概述

以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有Hadoop支持的版本，Hadoop环境需要保证版本在 2.2以上，并且集群中安装有HDFS服务。

#### Flink on Yarn

Flink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为**Session-Cluster**和**Per-Job-Cluster**模式。

+  **Session-cluster模式**

![06.Flink Yarn模式介绍01.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/2709709020.png)

Session-Cluster模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向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，下个作业才会正常提交。所有作业共享Dispatcher和ResourceManager；共享资源；适合规模小执行时间短的作业。

在yarn中初始化一个flink集群，开辟指定的资源，以后提交任务都向这里提交。这个flink集群会常驻在yarn集群中，除非手工停止。

+ **Per-Job-Cluster模式**

![06.Flink Yarn模式介绍02.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/2404439663.png)

一个Job会对应一个集群，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向yarn申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。独享Dispatcher和 ResourceManager，按需接受资源申请；适合规模大长时间运行的作业。

每次提交都会创建一个新的flink集群，任务之间互相独立，互不影响，方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。

### 二、执行命令

+  **Session Cluster**

**（1）启动yarn-session**

```shell
[root@hadoop001 bin]# pwd
/opt/software/flink-1.14.2/bin
[root@hadoop001 bin]# ./yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm 1024 -nm test -d
```

**说明**

| 参数            | 说明                                                         |
| --------------- | ------------------------------------------------------------ |
| -n(--container) | TaskManager 的数量                                           |
| -s(--slots)     | 每个 TaskManager 的 slot 数量，默认一个 slot 一个 core，默认每个 taskmanager 的 slot 的个数为 1，有时可以多一些 taskmanager，做冗余。 |
| -jm             | JobManager 的内存（单位 MB）                                 |
| -tm             | 每个 taskmanager 的内存（单位MB）                            |
| -nm             | yarn 的 appName(现在 yarn 的 ui 上的名字)                    |
| -d              | 后台执行                                                     |

**（2）执行任务**

```shell
[root@hadoop001 bin]# ./flink run -c com.leefs.wc.StreamWordCount flinkdemo.jar --host lcoalhost –port 7777
```

**（3）通过yarn控制台查看任务状态**

**（4）取消yarn-session**

```shell
yarn application --kill application_1577588252906_0001
```

+ **Per Job Cluster**

**（1）执行任务**

```shell
[root@hadoop001 bin]# ./flink run –m yarn-cluster -c com.leefs.wc.StreamWordCount flinkdemo.jar --host lcoalhost –port 7777
```

*注意：不启动 yarn-session，直接执行 job*

### 三、Yarn高可用和Standalone 高可用区别

+ **Standalone 高可用**

同时启动多个JobManger，若执行任务的JobManger挂了，其他JobManager马上补上。

+ **Yarn 高可用**

JobManager只有一个，但是配置了重试次数，挂了之后再重启（重启一个新的ApplicationManager），利用了ApplicationMaster的重启机制。

若在一定时间范围内重试都启动不了，那么就真的挂了。

如30秒内重试3次，若重启成功，则重试次数清零。

### 总结

**Flink提供在Yarn上两种运行模式：Session-Cluster和Per-Job-Cluster**

Session-Cluster：资源在启动集群时就定义完成，后续所有作业的提交都共享该资源，作业可能会互相影响，因

此比较适合小规模短时间运行的作业；

Per-Job-Cluster：所有作业的提交都是单独的集群，作业之间的运行不受影响（可能会共享CPU计算资源），因此

比较适合大规模长时间运行的作业。

*附参考文章链接：*

*https://www.jianshu.com/p/861bc86465c9*

标签: Flink

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