背景

把Flink的任务提交到Yarn两个部署模式，一个是 session模式，一个是per job模式。

session模式

在yarn上启动一个守护进程，用于启动多个job，即启动一个application master 用来管理多个job
集群中的所有任务使用相同的资源，如果集群挂掉得重启集群中的所有任务。

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先启动一个集群

./yarn-session.sh -n 4 -jm 1024 -tm 5120 -s 5 -nm yarn-session-jobs -d

再提交任务

./flink run -p 3 -yid application_id -d -c com.demo.Test01 ~/jar/demo.jar  

per job模式

启动一个单独的job提交到yarn集群上，即单job单session，实现资源的完全隔离。生产一般建议使用per job模式。

每个任务启动一个flink集群，各个集群之间独立运行，互不影响,且每个集群可以设置独立的配置

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提交命令

./flink run \
-m yarn-cluster \
-yn 2 \
-yjm 1024  \
-ytm 3076 \ 
-p 2 \
-ys 3 \
-yD name=hadoop \
-ynm FLINK_TEST \
-yqu rt_constant \
-c com.kb.rt.Test02 ~/jar/demo.jar 

参数说明

-m ：yarn-cluster，代表启动单session提交单一job
-yn：taskmanager个数
-yjm：jobmanager的内存占用
-ytm：每个taskmanager的内存占用
-ys: 每个taskmanager可使用的CPU核数
-ynm：application 名称
-yqu：指定job的队列名称
-c： 程序主入口+ jar path
-p: 指定任务的并行度
-yD： 动态参数设置