flinkcdc on yarn session 有相关的资料可以参考下吗？

在使用 Flink CDC on YARN Session 模式时，虽然官方文档中更多地展示了 Standalone 模式的示例，但结合知识库中的资料，可以为您提供以下详细指导和参考信息。

1. Flink CDC on YARN Session 的基本概念

Flink CDC 是一种基于 Change Data Capture 技术的工具，用于捕获 MySQL 等数据库的 Binlog 数据并实时同步到下游系统。当您希望在 YARN Session 模式下运行 Flink CDC 作业时，需要确保以下几点： - YARN Session 模式：会启动一个长期运行的 Flink 集群（Session Cluster），所有提交的作业共享该集群资源。 - 资源隔离性：由于 Session 模式下所有作业共享同一个集群，可能会存在资源竞争问题，因此适合短时间运行的小型作业。

2. 配置与部署步骤

前提条件

• 已创建支持 Flink 的 Dataflow 集群，并确保集群以 YARN 模式部署。
• 确保 JDK 版本不低于 1.8，并正确安装 Hadoop 和 Flink 环境。
• 如果使用自建平台，请确保 Flink 版本与 YARN 集群兼容。

启动 YARN Session

通过 SSH 登录到 Dataflow 集群后，执行以下命令启动 YARN Session：

yarn-session.sh --detached

此命令会在 YARN 上启动一个长期运行的 Flink Session 集群。

提交 Flink CDC 作业

在 YARN Session 模式下提交 Flink CDC 作业时，可以使用以下命令：

flink run -t yarn-session -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY> /path/to/flink-cdc-job.jar

其中： - -t yarn-session 指定作业运行在 YARN Session 模式下。 - <application_XXXX_YY> 是 YARN Session 集群的应用 ID。 - /path/to/flink-cdc-job.jar 是您的 Flink CDC 作业 JAR 文件路径。

查看作业状态

可以通过以下命令查看作业状态：

flink list -t yarn-session -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY>

停止作业

如果需要停止某个作业，可以使用以下命令：

flink cancel -t yarn-session -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY> <jobId>

3. 资源配置与优化建议

TaskManager 内存配置

在 YARN 模式下，每个 TaskManager 至少会占用 2G 内存，这是由 YARN 资源管理器决定的。您可以通过以下参数调整内存分配： - -Dtaskmanager.memory.process.size：设置 TaskManager 的总内存大小。 - -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots：设置每个 TaskManager 的 Slot 数量。

例如：

flink run -t yarn-session \
  -Dtaskmanager.memory.process.size=4g \
  -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
  /path/to/flink-cdc-job.jar

日志配置

为了更好地调试和监控 Flink CDC 作业，建议配置日志级别为 INFO 或 DEBUG，并在必要时启用类日志等级。例如：

rootLogger.level = INFO
logger.flink-cdc.name = com.ververica.cdc
logger.flink-cdc.level = DEBUG

4. 注意事项与限制

• 资源竞争：在 YARN Session 模式下，所有作业共享同一个集群资源，可能会导致资源争用问题。建议仅在作业数量较少或作业运行时间较短的情况下使用。
• 稳定性：如果单个 TaskManager 资源过小，可能会影响作业稳定性；而资源过大则可能导致单点故障影响范围扩大。
• 版本兼容性：确保 Flink CDC 版本与 Flink Runtime 版本兼容。如果需要使用特定版本的 Flink，可以通过 -Dyarn.provided.lib.dirs 参数指定。

5. 参考资料

以上内容基于以下知识库资料整理： - Flink 作业提交与管理模式 - Flink CDC 的工作原理与配置 - YARN 模式下的资源配置与限制 - 自建平台与 Flink 集成的最佳实践

如果您有进一步的问题或需要更详细的配置示例，请随时告知！