flink的yarn session模式怎么预起多个taskmanager？

在Flink on YARN的Session模式下，预启动多个TaskManager以实现作业并行度的高效利用，可以通过调整YARN Session的配置来实现。具体操作如下：

1. 修改YARN Session启动命令： 在通过SSH连接到Dataflow集群后，启动YARN Session时，可以指定TaskManager的数量和每个TaskManager的资源。使用-s或--slots参数来设置每个TaskManager的slot数量（即并发度），以及通过YARN的资源配置参数（如-yn指定YARN容器数，-ym指定每个容器的内存大小，-ys指定每个容器的vCore数量）来控制TaskManager的数量和资源。例如：

   yarn-session.sh \
    -n <num_containers> \       # 指定YARN容器数量，即预启动的TaskManager数量
    -ys <vcores_per_container> \ # 每个容器的vCore数量
    -ym <memory_per_container> \  # 每个容器的内存大小，单位MB
    -s <slots_per_taskmanager> \  # 每个TaskManager的slot数量，也即并发度
    --detached
   

2. 配置文件调整： 如果希望对所有Session都应用特定的默认配置，可以在Flink配置文件（如flink-conf.yaml）中预先设置这些参数。例如，增加或修改以下配置项：

   taskmanager.numberOfTaskSlots: <slots_per_taskmanager> # 每个TaskManager的slot数量
   

   然后，在启动YARN Session时，这些配置会自动应用。

3. 资源优化与分配： 确保YARN集群有足够的资源来满足您预启动的TaskManager需求。YARN会根据您的配置请求分配资源，因此需要合理配置以避免资源争抢或浪费。

通过上述步骤，您可以实现在启动YARN Session时预启动多个TaskManager，并为每个TaskManager配置足够的slot，从而更高效地分配作业的并发任务。这样，Flink作业能够更灵活地利用资源，提高执行效率。