Apache Flink中的Yarn Session管理
在使用Apache Flink处理大数据时,通常会使用Yarn作为资源管理器来启动Flink任务。Yarn Session模式是一种常用的方式,它允许用户在Yarn集群上启动Flink集群,以便更好地利用集群资源。
什么是Yarn Session?
Yarn Session是一种在Yarn集群上运行Flink任务的方式。用户可以通过Yarn Session模式来启动Flink集群,并在其中提交作业。Yarn Session模式会在Yarn集群上启动一个长时间运行的Flink集群,以便用户可以持续地提交作业而无需重复启动集群。
启动Yarn Session
要启动一个Yarn Session,可以使用以下命令:
./bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024m -tm 4096m
上述命令中,-n
参数指定了TaskManager的数量,-jm
参数指定了JobManager的内存大小,-tm
参数指定了每个TaskManager的内存大小。
停止Yarn Session
当不再需要Yarn Session时,可以使用以下命令来停止:
./bin/yarn-session.sh -id APPLICATION_ID -s
其中,APPLICATION_ID
是启动Yarn Session时生成的应用程序ID。通过该命令,可以安全地停止Yarn Session并释放资源。
一个示例
下面是一个在Yarn Session上运行的Flink作业的示例代码:
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataSet<String> text = env.fromElements(
"To be, or not to be, that is the question",
"Whether 'tis nobler in the mind to suffer",
"The slings and arrows of outrageous fortune",
"Or to take arms against a sea of troubles"
);
DataSet<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text
.flatMap(new Tokenizer())
.groupBy(0)
.sum(1);
wordCounts.print();
}
public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
for (String word : words) {
if (word.length() > 0) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}
}
}
甘特图
下面是一个使用mermaid语法绘制的甘特图,展示了Yarn Session的启停过程:
gantt
title Yarn Session启停流程
section 启动Yarn Session
准备资源: done, 2022-01-01, 1d
启动JobManager: done, 2022-01-02, 2d
section 停止Yarn Session
查询应用程序ID: done, 2022-01-03, 1d
停止应用程序: done, 2022-01-04, 2d
结语
通过本文的介绍,我们了解了如何在Apache Flink中使用Yarn Session来管理Flink任务的启停。Yarn Session模式能够帮助我们更好地利用集群资源,并提高作业的执行效率。希望本文能够帮助您更好地理解和应用Yarn Session模式。