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Flink On Yarn任务提交

(资料图片)

一、Flink On Yarn运行原理

二、代码及Yarn环境准备

1、准备代码

2、yarn 环境准备

三、Yarn Session模式

1、任务提交命令

2、任务提交流程

四、Yarn Per-Job模式

1、任务提交命令

2、任务提交流程

五、Yarn Application模式

1、任务提交命令

2/任务提交流程

Flink On Yarn任务提交

一、Flink On Yarn运行原理

Flink On Yarn即Flink任务运行在Yarn集群中，Flink On Yarn的内部实现原理如下图：

当启动一个新的Flink YARN Client会话时，客户端首先会检查所请求的资源（容器和内存）是否可用，之后，它会上传Flink配置和JAR文件到HDFS。客户端的下一步是向ResourceManager请求一个YARN容器启动ApplicationMaster。JobManager和ApplicationMaster(AM)运行在同一个容器中，一旦它们成功地启动了，AM就能够知道JobManager的地址，它会为TaskManager生成一个新的Flink配置文件（这样它才能连上JobManager），该文件也同样会被上传到HDFS。另外，AM容器还提供了Flink的Web界面服务。Flink用来提供服务的端口是由用户和应用程序ID作为偏移配置的，这使得用户能够并行执行多个YARN会话。之后，AM开始为Flink的TaskManager分配容器（Container），从HDFS下载JAR文件和修改过的配置文件，一旦这些步骤完成了，Flink就可以基于Yarn运行任务了。

Flink On Yarn任务提交支持Session会话模式、Per-Job单作业模式、Application应用模式。下面分别介绍这三种模式的任务提交命令和原理。

二、代码及Yarn环境准备

1、准备代码

为了能演示出不同模式的效果，这里我们编写准备Flink代码形成一个Flink Application，该代码中包含有2个job。Flink允许在一个main方法中提交多个job任务，多Job执行的顺序不受部署模式影响，但受启动Job的调用影响，每次调用execute()或者executeAsyc()方法都会触发job执行，我们可以在一个Flink Application中执行多次execute()或者executeAsyc()方法来触发多个job执行，两者区别如下：

execute()：该方法为阻塞方法，当一个Flink Application中执行多次execute()方法触发多个job时，下一个job的执行会被推迟到该job执行完成后再执行。executeAsyc()：该方法为非阻塞方法，一旦调用该方法触发job后，后续还有job也会立即提交执行。

当一个Flink Application中有多个job时，这些job之间没有直接通信的机制，所以建议编写Flink代码时一个Application中包含一个job即可，目前只有非HA的Application模式可以支持多job运行。后续打包运行包含多个job的Flink代码如下：

//1.准备环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//2.读取Socket数据 ,获取ds1和ds2DataStreamSource ds1 = env.socketTextStream("node3", 8888);DataStreamSource ds2 = env.socketTextStream("node3", 9999);//3.1 对ds1 直接输出原始数据SingleOutputStreamOperator> transDs1 = ds1.flatMap((String line, Collector> out) -> {    String[] words = line.split(",");    for (String word : words) {        out.collect(Tuple2.of(word, 1));    }}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));transDs1.print();env.executeAsync("first job");//3.2 对ds2准备K,V格式数据 ,统计实时WordCountSingleOutputStreamOperator> tupleDS = ds2.flatMap((String line, Collector> out) -> {    String[] words = line.split(",");    for (String word : words) {        out.collect(Tuple2.of(word, 1));    }}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));tupleDS.keyBy(tp -> tp.f0).sum(1).print();//5.execute触发执行env.execute("second job");

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将以上代码进行打包，名称为"FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar"，并在node3节点上启动多个socket服务

[root@node3 ~]# nc -lk 8888[root@node3 ~]# nc -lk 9999

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2、yarn 环境准备

在Per-Job模式中，Flink每个job任务都会启动一个对应的Flink集群，基于Yarn提交后会在Yarn中同时运行多个实时Flink任务，在HDFS中$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml中有"yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent"配置项，该项默认值为0.1，表示Yarn集群中运行的所有ApplicationMaster的资源比例上限，默认0.1表示10%，这个参数变相控制了处于活动状态的Application个数，所以这里我们修改该值为0.5，否则后续在Yarn中运行多个Flink Application时只有一个Application处于活动运行状态，其他处于Accepted状态。

所有HDFS节点配置$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml文件，修改如下配置项为0.5：

    yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent    0.5          Maximum percent of resources in the cluster which can be used to run application masters i.e. controls number of concurrent running applications.      

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至此，Flink On Yarn运行环境准备完毕。

三、Yarn Session模式

1、任务提交命令

Yarn Session模式首先需要在Yarn中初始化一个Flink集群（称为Flink Yarn Session 集群），开辟指定的资源，以后的Flink任务都提交到这里。这个Flink集群会常驻在YARN集群中，除非手工停止（yarn application -kill id），当手动停止yarn application对应的id时，运行在当前application上的所有flink任务都会被kill。这种方式创建的Flink集群会独占资源，不管有没有Flink任务在执行，YARN上面的其他任务都无法使用这些资源。

1.1、启动Yarn Session集群

启动Yarn Session 集群前首先保证HDFS和Yarn正常启动，这里在node5节点上来使用名称创建Yarn Session集群，命令如下：

[root@node3 ~]# cd /software/flink-1.16.0/bin/#启动Yarn Session集群，名称为lansonjy，每个TM有3个slot[root@node3 bin]# ./yarn-session.sh -s 3 -nm lansonjy -d

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以上启动Yarn Session集群命令的参数解释如下：

参数	解释
-d	--detached，Yarn Session集群启动后在后台独立运行，退出客户端，也可不指定，则客户端不退出。
-nm	--name，自定义在YARN上运行Application应用的名字。
-jm	--jobManagerMemory，指定JobManager所需内存，单位MB。
-tm	--taskManagerMemory,指定每个TaskManager所需的内存，单位MB。
-s	--slots,指定每个TaskManager上Slot的个数。
-id	--applicationId，指定YARN集群上的任务ID，附着到一个后台独立运行的yarn session中。
-qu	--queue,指定Yarn的资源队列。

以上命令执行完成后，可以在Yarn WebUI(https://node1:8088)中看到启动的Flink Yarn Session集群：

点击Tracking UI"ApplicationMaster"可以跳转到Flink Yarn Session集群 WebUI页面中：

目前在Yarn Session集群WebUI中看不到启动的TaskManager ，这是因为Yarn会按照提交任务的需求动态分配TaskManager数量，所以Flink 基于Yarn Session运行任务资源是动态分配的。

此外，创建出Yarn Session集群后会在node5节点/tmp/下创建一个隐藏的".yarn-properties-<用户名>" Yarn属性文件,有了该文件后，在当前节点提交Flink任务时会自动发现Yarn Session集群并进行任务提交。

1.2、向Yarn Session集群中提交作业

[root@node3 ~]# cd /software/flink-1.16.0/bin/#执行如下命令，会根据.yarn-properties-<用户名>文件，自动发现yarn session 集群[root@node3 bin]# ./flink run -c com.lanson.flinkjava.code.chapter3.FlinkAppWithMultiJob /root/FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar #也可以使用如下命令指定Yarn Session集群提交任务，-t 指定运行的模式[root@node3 bin]# ./flink run -t yarn-session -Dyarn.application.id=application_1671607810626_0001 -c com.lanson.flinkjava.code.chapter3.FlinkAppWithMultiJob /root/FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

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以上命令执行之后，可以查看对应的Yarn Session 对应的Flink集群，可以看到启动了2个Flink Job任务、启动1个TaskManager，分配了3个Slot。

1.3、任务资源测试

按照以上方式继续提交一次Flink Application，可以看到会申请新的TaskManager：

查看集群中任务列表并取消各个任务，命令如下：

#查看Yarn Session集群中任务列表 后面跟上Yarn Application ID[root@node3 bin]# ./flink list------------------ Running/Restarting Jobs -------------------87f6f9a45fd9a9533e93a94dff455b66 : first job (RUNNING)0d5cd72d8f59ed0eb51d2d64124d4859 : second job (RUNNING)cff599a2d43a33195702ca7e7512feb4 : first job (RUNNING)6498d664a8e141ed7503046c5fb9fa9a : second job (RUNNING)--------------------------------------------------------------#取消任务命令，也可以在WebUI中“cancel”取消任务[root@node3 bin]# ./flink cancel 87f6f9a45fd9a9533e93a94dff455b66 [root@node3 bin]# ./flink cancel 0d5cd72d8f59ed0eb51d2d64124d4859 [root@node3 bin]# ./flink cancel cff599a2d43a33195702ca7e7512feb4 [root@node3 bin]# ./flink cancel 6498d664a8e141ed7503046c5fb9fa9a

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当任务取消后，等待30s后(resourcemanager.taskmanager-timeout=30000ms)可以看到TaskManager数量为0，说明Flink基于Yarn Session模式提交任务会动态进行资源分配。

1.4、集群停止

停止Yarn Session集群可以在Yarn WebUI中找到对应的ApplicationId，执行如下命令关闭任务即可。

[root@node3 bin]# yarn application -kill application_1671607810626_0001

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2、任务提交流程

Yarn Session 模式下提交任务首先创建Yarn Session 集群，创建该集群实际上就是启动了JobManager，启动JobManager同时会启动Dispatcher和ResourceManager，当客户端提交任务时，才会启动JobMaster以及根据提交的任务需求资源情况来动态分配启动TaskManager。

Yarn Session模式下提交任务流程如下：

客户端向Yarn Session集群提交任务，客户端会将任务转换成JobGraph提交给JobManager。Dispatcher启动JobMaster并将JobGraph提交给JobMaster。JobMaster向ResourceManager请求Slot资源。ResourceManager向Yarn的资源管理器请求Container计算资源。Yarn动态启动TaskManager，启动的TaskManager会注册给ResourcemanagerResourceManager会在对应的TaskManager上划分Slot资源。TaskManager向JobMaster offer Slot资源。JobMaster将任务对应的task发送到TaskManager上执行。

四、Yarn Per-Job模式

Per-Job 模式目前只有yarn支持，Per-job模式在Flink1.15中已经被弃用，后续版本可能会完全剔除。Per-Job模式就是直接由客户端向Yarn中提交Flink作业，每个作业形成一个单独的Flink集群。

1、任务提交命令

Flink On Yarn Per-Job模式提交命令如下：

[root@node5 bin]# ./flink run -t yarn-per-job -d -c com.lanson.flinkjava.code.chapter3.FlinkAppWithMultiJob /root/FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

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以上提交任务命令的参数解释如下：

参数	解释
-t	--target，指定运行模式，可以跟在flink run 命令后，可以指定"remote", "local", "kubernetes-session", "yarn-per-job"(deprecated), "yarn-session";也可以跟在 flink run-application 命令后，可以指定"kubernetes-application", "yarn-application"。
-c	--class,指定运行的class主类。
-d	--detached，任务提交后在后台独立运行，退出客户端，也可不指定。
-p	--parallelism，执行应用程序的并行度。

以上命令提交后，我们可以通过Yarn WebUI看到有2个Application 启动，对应2个Flink的集群，进入对应的Flink集群WebUI可以看到运行提交的Flink Application中的不同Job任务：

这说明Per-Job模式针对每个Flink Job会启动一个Flink集群。

注意：在基于Yarn Per-Job模式提交任务后，会打印以下错误：

该异常是Hadoop3与Flink整合的bug（https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-19916），不会影响Flink任务基于Yarn提交。错误的原因是Hadoop3启动异步线程来执行一些shutdown钩子，当任务提交后对应的类加载器被释放，这些钩子在作业执行之后执行仍然持有释放的类加载器，因此抛出异常。

取消任务可以使用yarn application -kill ApplicationId也可以执行如下命令：

#取消任务命令执行后对应的 Flink集群也会停止 ：flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY [root@node5 bin]# ./flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_1671610064817_0002 805542d84c9944480196ef73911d1b59[root@node5 bin]# ./flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_1671610064817_0003 56365ae67b8e93b1184d22fa567d7ddf

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2、任务提交流程

Flink基于Yarn Per-Job 提交任务时，在提交Flink Job作业的同时启动JobManager并启动Flink的集群，根据提交任务所需资源的情况会动态申请启动TaskManager给当前提交的job任务提供资源。

Yarn Per-Job模式下提交任务流程如下：

客户端提交Flink任务，Flink会将jar包和配置上传HDFS并向Yarn请求Container启动JobManagerYarn资源管理器分配Container资源，启动JobManager，并启动Dispatcher、ResourceManager对象。客户端会将任务转换成JobGraph提交给JobManager。Dispatcher启动JobMaster并将JobGraph提交给JobMaster。JobMaster向ResourceManager申请Slot资源。ResourceManager会向Yarn请求Container计算资源Yarn分配Container启动TaskManager，TaskManager启动后会向ResourceManager注册SlotResourceManager会在对应的TaskManager上划分Slot资源。TaskManager向JobMaster offer Slot资源。JobMaster将任务对应的task发送到TaskManager上执行。

Yarn Per-job模式在客户端提交任务，如果在客户端提交大量的Flink任务会对客户端节点性能又非常大的压力，所以在Flink1.15中已经被弃用，后续版本可能会完全剔除，使用Yarn Application模式来替代。

五、Yarn Application模式

Yarn Application 与Per-Job 模式类似，只是提交任务不需要客户端进行提交，直接由JobManager来进行任务提交，每个Flink Application对应一个Flink集群，如果该Flink Application有多个job任务，所有job任务共享该集群资源，TaskManager也是根据提交的Application所需资源情况动态进行申请。

1、任务提交命令

#Yarn Application模式提交任务命令[root@node5 bin]# ./flink run-application -t yarn-application -c com.lanson.flinkjava.code.chapter3.FlinkAppWithMultiJob /root/FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

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以上参数解释同Per-Job模式，命令提交后，查看对应Yarn Application，进入到Flink Application的WebUI，可以看到2个Flink 任务共享该集群资源。

查看集群任务、取消集群任务及停止集群命令如下：

#查看Flink 集群中的Job作业：flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY[root@node3 bin]# flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1671610064817_0004------------------ Running/Restarting Jobs -------------------108a7b91cf6b797d4b61a81156cd4863 : first job (RUNNING)5adacb416f99852408224234d9027cc7 : second job (RUNNING)--------------------------------------------------------------#取消Flink集群中的Job作业：flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY [root@node3 bin]# flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1671610064817_0004 108a7b91cf6b797d4b61a81156cd4863#停止集群，当取消Flink集群中所有任务后，Flink集群停止，也可以使用yarn application -kill ApplicationID 停止集群[root@node3 bin]# yarn application -kill application_1671610064817_0004

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2/任务提交流程

Flink Yarn Application模式提交任务与Per-Job模式任务提交非常类似，只是客户端不再提交一个个的Flink Job ,而是运行任务后，一次性将Application信息提交给JobManager，JobManager根据每个Flink Job作业由Dispatcher启动对应的JobMaster进行资源申请和任务提交。

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