flink yarn The configured Total Process Memory size

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mob64ca12f18f13 2024-08-08 13:12:52 ©著作权

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如何在 Flink YARN中配置总进程内存大小

在 Apache Flink 中，应用程序的性能通常与资源配置密切相关。要确保 Flink 在 YARN（Yet Another Resource Negotiator）集群上高效运行，我们需要配置总进程内存大小。本文将详细讨论整个过程，并提供相应的代码示例和解释。

流程概述

实现“Flink YARN 总进程内存大小”的过程可以分为以下几个步骤：

步骤	说明
1. 确定需求	评估应用程序需求，确定所需内存大小
2. 修改 Flink 配置文件	在 `flink-conf.yaml` 中设置内存参数
3. 提交 Flink Job	使用 Flink CLI 或 Web UI 提交作业
4. 监控任务运行情况	通过 YARN ResourceManager 监控资源使用情况

步骤详解

1. 确定需求

在开始之前，你需要了解你的 Flink 应用程序对内存的具体需求。这可以通过对应用的性能进行分析和测试来完成。

2. 修改 Flink 配置文件

在flink-conf.yaml配置文件中，你需要设置与内存相关的参数。典型的内存资源管理参数包括：

# 设置总进程内存（包括 JVM Heap 和 Native Memory）
jobmanager.memory.process.size: 1024m # JobManager 的总内存
taskmanager.memory.process.size: 2048m # TaskManager 的总内存

# 设置 TaskManager 的 JVM 堆内存
taskmanager.memory.jvm.heap.size: 1536m # 分配给 TaskManager 的堆内存大小

这些参数的含义如下：

jobmanager.memory.process.size: JobManager可用的总内存。
taskmanager.memory.process.size: TaskManager可用的总内存。
taskmanager.memory.jvm.heap.size: 分配给 TaskManager 的 JVM 堆内存大小。

3. 提交 Flink Job

配置完成后，你可以通过命令行界面（CLI）或 Flink 的 Web UI 提交作业。

使用 CLI 提交作业的命令如下：

# 提交作业的命令
flink run -m yarn-cluster -p 2 your_flink_job.jar

其中：

-m yarn-cluster: 指定将作业提交到 YARN 集群。
-p 2: 设置并行度为 2，表示同时运行两个任务。

4. 监控任务运行情况

提交作业后，你可以通过 YARN ResourceManager 的 Web UI 监控作业的资源使用情况。你可以在浏览器中访问 http://<ResourceManager_IP>:8088，查看 YARN 集群的状态和资源使用情况。

你也可以在 Flink 的 Web UI 中访问作业详细信息并监控各个 TaskManager 和 JobManager 的内存使用情况。

流程图

这是整个配置和提交流程的图示，使用 Mermaid 的 flowchart TD 语法表示：

flowchart TD
    A[确定需求] --> B[修改 Flink 配置文件]
    B --> C[提交 Flink Job]
    C --> D[监控任务运行情况]

关系图

为了更好地理解不同参数之间的关系，下面是 Flink 任务与内存配置之间的简图，使用 Mermaid 的 erDiagram 语法表示：

erDiagram
    JobManager ||--o{ TaskManager : manages
    TaskManager {
        string name
        float process_memory
        float jvm_heap_size
    }
    JobManager {
        string job_name
        float process_memory
    }