Flink on yarn部署

<think>嗯，用户想了解如何在YARN上部署Flink，也就是Flink on YARN的部署教程。我需要根据提供的引用内容，整理出一个清晰的步骤指南。首先，我应该先确认用户的需求是什么。他们可能是一个刚开始接触Flink的大数据工程师，或者是想要将现有的Flink任务迁移到YARN上运行。用户可能对YARN和Flink的基本概念有一定了解，但需要具体的部署步骤和配置说明。 接下来，我需要查看用户提供的引用内容。引用[1]提到准备工作，比如Hadoop集群、环境变量和依赖包。引用[2]和[3]讨论了Session-Cluster模式，包括如何启动yarn-session和提交任务。引用[4]提到了Application模式，使用run-application命令。引用[5]则涉及Hadoop依赖包的处理，需要用户自己下载并放置到lib目录下。 用户的问题是如何在YARN上部署Flink，所以需要覆盖两种主要的部署模式：Session-Cluster和Application Mode。同时，必须确保每个步骤都正确，特别是关于依赖项和配置的部分。可能需要注意的常见问题包括依赖包缺失、Hadoop配置不正确，或者资源分配的问题。 首先，我应该列出部署前的准备工作，如安装Hadoop、配置环境变量、处理Hadoop依赖。然后分别讲解两种部署模式的具体步骤，包括启动集群和提交任务。可能还需要给出示例命令，这样用户可以直接复制使用。此外，需要注意不同模式下资源管理的区别，比如Session-Cluster是常驻的，而Application Mode是任务级别的。 在引用内容中，引用[5]提到需要用户自行下载Hadoop依赖包，并放到Flink的lib目录下。这一点很重要，否则可能会遇到类找不到的错误。需要详细说明这一步，包括下载地址的位置，可能用户需要访问提供的链接或文档来获取正确的依赖包。 另外，提交任务的命令有所不同，Session-Cluster使用flink run，而Application Mode使用flink run-application，并且需要指定Dyarn.provided.lib.dirs参数，引用HDFS上的Flink分发目录。这部分需要明确说明，避免用户混淆。 可能用户还会遇到资源不足的问题，所以在步骤中可以提醒调整资源参数，比如内存和slot数量。同时，需要检查YARN集群的状态，确保Hadoop服务正常运行，否则部署会失败。 最后，生成相关问题的时候，可以考虑用户可能进一步想知道如何优化部署、处理依赖冲突，或者监控Flink任务在YARN上的运行情况。这些问题有助于用户深入学习和解决问题。 现在需要将以上思路整理成一个结构化的回答，分步骤说明，确保每个部分都引用正确的来源，并在末尾添加相关问题。同时，要保持语言简洁，使用中文，符合用户的要求。</think>### Flink on YARN 部署教程 #### 一、部署前准备 1. **Hadoop集群环境** 确保已部署Hadoop集群（版本需与Flink兼容），并启动YARN服务。可通过`jps`命令检查`ResourceManager`和`NodeManager`是否正常运行[^2]。 2. **Flink环境配置** - 下载与Hadoop兼容的Flink版本，并解压到指定目录。 - 配置环境变量： ```bash export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath` # 确保Hadoop依赖正确加载[^5] ``` 3. **Hadoop依赖包处理** - 从Flink官网提供的地址下载与Hadoop版本对应的依赖包（如`flink-shaded-hadoop-3-uber.jar`）[^5]。 - 将依赖包复制到Flink的`lib`目录下，否则无法访问HDFS或YARN资源。 --- #### 二、两种部署模式详解 ##### 1. **Session-Cluster模式（常驻集群）** - **特点**：预先分配固定资源，任务共享集群，适合短时高频任务。 - **启动集群**： ```bash ./bin/yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm 2048 -nm myFlinkSession ``` - `-n`：TaskManager数量 - `-s`：每个TaskManager的Slots数量 - `-nm`：YARN Application名称 - **提交任务**： ```bash flink run examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar # 使用已启动的Session集群[^3] ``` ##### 2. **Application Mode（按需集群）** - **特点**：每个任务独立集群，资源按需分配，避免资源竞争[^4]。 - **提交任务**： ```bash ./bin/flink run-application -t yarn-application \ -Dyarn.provided.lib.dirs="hdfs:///flink/libs" \ hdfs:///jars/my-flink-job.jar ``` - `-Dyarn.provided.lib.dirs`：指定HDFS上的Flink依赖目录（需提前上传）[^4]。 --- #### 三、关键注意事项 1. **依赖包冲突** 若出现Hadoop类冲突，检查`lib`目录中是否仅保留**一个**Hadoop依赖包[^5]。 2. **资源参数调整** - 根据集群资源调整`-jm`（JobManager内存）、`-tm`（TaskManager内存）参数。 - 资源不足会导致YARN任务提交失败。 3. **日志查看** 任务日志可通过YARN Web UI（`http://<ResourceManager>:8088`）或`yarn logs -applicationId <appId>`查看。 ---