Flink CDC里yarn application 可以设置co-location这个吗？

在Flink CDC中，YARN Application本身并不直接提供co-location（同位）的设置选项。然而，Flink通过其资源管理机制和插槽（Slot）分配策略，可以在一定程度上实现类似的功能，例如复用插槽以优化资源利用率。

以下是关于如何在Flink CDC作业中实现插槽复用的相关说明：

1. Flink Slot共享与复用机制

Flink的TaskManager会将资源划分为多个Slot，每个Slot可以运行一个或多个任务。为了提高资源利用率，Flink支持Slot共享，即多个任务可以共享同一个Slot。这种机制可以通过以下方式配置：

• taskmanager.numberOfTaskSlots
  在Flink集群配置中，可以通过设置taskmanager.numberOfTaskSlots来定义每个TaskManager的Slot数量。合理配置Slot数量可以避免资源浪费。

• slot-sharing-group
  在Flink SQL或DataStream API中，可以通过为算子指定相同的slot-sharing-group来实现插槽复用。默认情况下，所有算子都属于同一个共享组，但您可以通过显式配置来调整。

  示例：

  CREATE TABLE source_table (...) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'slot-sharing-group' = 'group1'
  );
  
  CREATE TABLE sink_table (...) WITH (
  'connector' = 'hologres',
  'slot-sharing-group' = 'group1'
  );
  

  上述配置确保source_table和sink_table的任务运行在同一个Slot中，从而实现资源复用。

2. YARN Application中的资源优化

虽然YARN本身不直接支持co-location，但可以通过以下方式间接实现类似效果：

• yarn.containers.vcores 和 yarn.appmaster.vcores
  在提交Flink作业时，可以通过设置YARN容器的虚拟核数（vcores）来控制资源分配。例如：

  -yD yarn.containers.vcores=2
  -yD yarn.appmaster.vcores=1
  

  这些参数会影响TaskManager的资源分配，从而间接影响Slot的使用效率。

• taskmanager.memory 和 jobmanager.memory
  合理配置TaskManager和JobManager的内存大小，可以避免资源浪费并提高Slot复用的可能性。例如：

  -ytm 2048m
  -yjm 1024m
  

3. CDC场景下的插槽复用

在Flink CDC场景中，插槽复用尤为重要，因为CDC作业通常涉及大量的数据读取和写入操作。以下是一些优化建议：

• 启用sink.ignore-null-when-update
  如果目标表支持忽略空值更新（如MySQL CDC连接器），可以通过开启此参数来减少不必要的数据写入，从而降低资源消耗。

• 调整Checkpoint间隔
  通过设置合理的Checkpoint间隔（如execution.checkpointing.interval），可以减少状态膨胀对Slot资源的影响。

  示例：

  -yD execution.checkpointing.interval="180s"
  

• 使用Key-Ordered模式
  如果您的CDC流需要基于主键进行有序处理，可以启用table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled参数。这有助于优化插槽的使用效率。

  示例：

  SET table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled='true';
  

4. 限制与注意事项

• Slot复用的局限性
  虽然Slot共享可以提高资源利用率，但在高并发场景下可能会导致单个TaskManager负载过高，从而影响作业稳定性。因此，建议根据实际需求合理配置Slot数量和资源分配。

• YARN的调度策略
  YARN的调度策略可能会影响Flink作业的资源分配。如果需要更精细的控制，可以考虑使用Kubernetes等容器化编排工具。

综上所述，虽然YARN Application本身不直接支持co-location，但通过Flink的Slot共享机制和资源优化配置，可以实现类似的效果。具体配置需根据实际业务需求和集群环境进行调整。