开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

Flink CDC里为什么使用yarn-session模式这样启用不了checkpoint吗?

Flink CDC里flink run -d -D yarn.application.id=application_xxxx -D execution.checkpointing.interval=60000,flink1.16版本为什么使用yarn-session模式这样启用不了checkpoint吗?74f463e145197458de6f116ea90ac12a.png

展开
收起
小小鹿鹿鹿 2024-01-24 10:28:28 73 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 在 Apache Flink 1.16 版本中,在 YARN session 模式下运行 Flink 应用程序,并尝试通过 -D 参数设置 checkpoint 间隔,需要注意以下几点:

    1. YARN Session 和 Checkpoint 配置
      在启动 yarn-session 模式时,你应该先创建一个持久化的 Flink YARN session,然后在提交作业时通过作业的 conf/flink-conf.yaml 或者直接在代码中指定 checkpoint 相关配置。不过,有时候也可以通过 Java API 或命令行参数临时覆盖部分配置项。

      -D execution.checkpointing.interval=60000 这种方式是在命令行上为作业指定自定义配置,但它是否能生效取决于 Flink 是否允许在运行时动态覆盖全局或作业级别的 checkpoint interval 设置。

    2. 正确设置 Checkpoint 间隔
      如果要在命令行提交作业时设置 checkpoint 间隔,确保使用正确的配置键名,对于 checkpoint 间隔应该是:

      -D jobmanager.checkpoints.interval=60000
      

      而不是 execution.checkpointing.interval,虽然在某些版本中两者可能可以互换,但在不同版本间配置键名可能会有所差异。

    3. 配置生效范围
      当你在 Flink 1.16 中通过 -D 参数设置 checkpoint 间隔时,确保这些参数是在提交作业到已经启动的 YARN session 时传递的,而不是在启动 yarn-session 本身时。这是因为启动 session 时不一定会处理作业级别的具体配置。

    2024-01-25 14:19:55
    赞同 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 相关电子书

    更多
    深度学习+大数据 TensorFlow on Yarn 立即下载
    Docker on Yarn 微服务实践 立即下载
    深度学习+大数据-TensorFlow on Yarn 立即下载