Flink四种集群模式原理 |
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Flink的集群安装模式
Local——本地单机模式,学习测试使用Standlone——独立集群模式,flink自带集群,学习测试使用standloneHA——独立集群的高可用模式,flink自带集群,开发测试使用On Yarn——计算机资源同意由Hadoop Yarn管理,生产模式使用
1. Local——本地单机模式
1.Client上传jar包和配置文件到HDFS集群上 2.Client向Yarn ResourceManager提交任务并申请资源 3.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 4.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 5.TaskManager启动后向JobManager发送心跳包,并等待JobManager向其分配任务 4.2 On Yarn模式的优点 资源按需使用分配 Yarn的资源可以按需使用,提高集群的资源(CPU,内存……)使用率支持优先级和多种调度策略 Yarn的任务有优先级,根据优先级运行作业和灵活的调度策略。 Yarn的三种调度策略:FIFO调度算法、Capcity调度算法、Fair调度算法自带容错机制,实现高可用 基于Yarn调度系统,能够自动化地处理各个角色地Failover(容错) JobManager进程和TaskManager进程都由Yarn NodeManager监控如果TaskManager进程异常退出,JobManager会受到消息并重新向Yarn ResourceManager申请资源,重新启动TaskManager 4.3OnYarn 的两种模式 sesion会话模式——适合小任务![]() ![]() |
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