1. 原理

1.1. 为什么使用Flink On Yarn

在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：

• Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率
• Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业
• 基于Yarn调度系统，能够自动化地处理各个角色的 Failover(容错)
• JobManager 进程和 TaskManager 进程都由 Yarn NodeManager 监控
• 如果 JobManager 进程异常退出，则 Yarn ResourceManager 会重新调度 JobManager 到其他机器
• 如果 TaskManager 进程异常退出，JobManager 会收到消息并重新向 Yarn ResourceManager 申请资源，重新启动 TaskManager

1.2. Flink如何和Yarn进行交互

• Client上传jar包和配置文件到HDFS集群上
• Client向Yarn ResourceManager提交任务并申请资源
• ResourceManager分配Container资源并启动ApplicationMaster,然后AppMaster加载Flink的Jar包和配置构建环境,启动JobManager，JobManager和ApplicationMaster运行在同一个container上。一旦他们被成功启动，AppMaster就知道JobManager的地址(AM它自己所在的机器)。它就会为TaskManager生成一个新的Flink配置文件(他们就可以连接到JobManager)。这个配置文件也被上传到HDFS上。此外，AppMaster容器也提供了Flink的web服务接口。YARN所分配的所有端口都是临时端口，这允许用户并行执行多个Flink
• ApplicationMaster向ResourceManager申请工作资源,NodeManager加载Flink的Jar包和配置构建环境并启动TaskManager
• TaskManager启动后向JobManager发送心跳包，并等待JobManager向其分配任务

1.3. 两种方式

Session模式 ：

特点：需要事先申请资源，启动JobManager和TaskManger

优点：不需要每次递交作业申请资源，而是使用已经申请好的资源，从而提高执行效率

缺点：作业执行完成以后，资源不会被释放，因此一直会占用系统资源

应用场景：适合作业递交比较频繁的场景，小作业比较多的场景

Per-Job模式 ：

特点：每次递交作业都需要申请一次资源

优点：作业运行完成，资源会立刻被释放，不会一直占用系统资源

缺点：每次递交作业都需要申请资源，会影响执行效率，因为申请资源需要消耗时间

应用场景：适合作业比较少的场景、大作业的场景

2. 操作

2.1. 关闭yarn的内存检查

在yarn-site.xml文件中添加如下内容

vim/export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<!-- 关闭yarn内存检查 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
     <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
     <value>false</value>
</property>

说明:

是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。

在这里面我们需要关闭，因为对于flink使用yarn模式下，很容易内存超标，这个时候yarn会自动杀掉job。

2.2. 同步

scp -r /export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml node2:/export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
scp -r /export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml node3:/export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

2.3. 重启yarn

/export/server/hadoop/sbin/stop-yarn.sh

/export/server/hadoop/sbin/start-yarn.sh

3. 测试

3.1. Session模式

yarn-session.sh(开辟资源) + flink run(提交任务)

步骤一：在yarn上启动一个Flink会话，node1上执行以下命令

/export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d

说明:

申请2个CPU、1600M内存

# -n 表示申请2个容器，这里指的就是多少个taskmanager

# -tm 表示每个TaskManager的内存大小

# -s 表示每个TaskManager的slots数量

# -d 表示以后台程序方式运行

注意:

该警告不用管

WARN org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient - Caught exception java.lang.InterruptedException

步骤二：查看UI界面

http://node1:8088/cluster

步骤三：使用flink run提交任务

/flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar

运行完之后可以继续运行其他的小任务

run/export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar

步骤四：通过上方的ApplicationMaster可以进入Flink的管理界面

步骤五：关闭yarn-session

yarn application -kill application_1599402747874_0001

rm-rf /tmp/.yarn-properties-root

3.2. Per-Job分离模式

步骤一：直接提交job

/export/server/flink/bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar

# -m jobmanager的地址

# -yjm 1024 指定jobmanager的内存信息

# -ytm 1024 指定taskmanager的内存信息

步骤二：查看UI界面

http://node1:8088/cluster

注意点 ：

在之前版本中如果使用的是flink on yarn方式，想切换回standalone模式的话，如果报错需要删除：【/tmp/.yarn-properties-root】

rm-rf /tmp/.yarn-properties-root

因为默认查找当前yarn集群中已有的yarn-session信息中的jobmanager