flink yarn资源 queue消耗过多 是什么原因呢

在使用Flink on Yarn资源管理框架时，Flink任务的资源队列消耗过多可能是因为以下原因：

1. Flink任务的并行度过高。

如果Flink任务的并行度过高，就会占用更多的资源，导致任务资源队列消耗加剧。在这种情况下，可以适当降低Flink任务的并行度，以减少其对资源的占用。

1. Yarn NodeManager的资源限制较小。

如果Yarn NodeManager的资源限制较小，就可能导致Flink任务的资源队列消耗过多。可以通过在NodeManager上增加可用资源或在ResourceManager上调整队列大小来解决该问题。

1. Flink任务有内存泄漏。

有时候Flink任务本身存在内存泄漏问题，导致任务使用的内存不断增加，最终占用更多的资源队列。可以通过内存dump和分析，找到内存泄漏问题的根源并进行修复，以避免资源队列过多占用。

1. 并发任务数过多。

如果Yarn中同时运行了大量的Flink任务，就会导致资源队列的消耗过多。可以适当调整并发任务的数量，避免过度占用Yarn的资源队列。

1. Yarn ResourceManager错误。

如果Yarn ResourceManager存在错误，也可能导致Flink任务的资源队列消耗过多。可以通过重新启动ResourceManager或更换新的Yarn集群来解决该问题。

可能的原因包括：

配置不当：可能是由于Flink或YARN的配置不当导致资源的过度消耗。例如，Flink任务的并行度设置过高，或YARN的队列配置不合理。

数据倾斜：可能是由于数据倾斜导致某些任务或操作的资源消耗过多。这可能需要对数据进行重新分区或重新设计算法以平衡数据。

内存泄漏：可能是由于内存泄漏导致资源消耗过多。这可能需要检查代码中的内存管理和资源释放机制。

硬件问题：可能是由于硬件故障或资源不足导致资源消耗过多。这可能需要检查系统的硬件配置和性能，并确保系统资源充足。

需要进一步分析具体情况来确定问题的原因。

Flink YARN资源队列消耗过多可能有以下几个原因：

1、Flink应用程序配置不合理：如果Flink应用程序在YARN上运行时需要的资源量过大，例如内存、CPU等，可能会导致资源队列消耗过多。应该适当调整Flink应用程序的资源配置，以便更好地利用集群资源。

2、集群资源不足：如果集群中的资源不足，例如CPU、内存等，将导致Flink应用程序需要的资源无法满足，从而导致资源队列消耗过多。

3、YARN队列配置不合理：如果YARN队列的资源配置不合理，例如某些队列被配置为拥有过多的资源，可能会导致资源队列消耗过多。

4、其他因素：还有其他因素可能会导致Flink YARN资源队列消耗过多，例如网络拥塞、硬件故障等。

一些可能的原因包括：

1. 应用程序的规模过大，需要占用过多的资源。
2. YARN集群中的其它应用程序使用了大量的资源，导致资源不足。
3. 影响应用程序性能的参数没有正确设置，如内存预留值等。
4. 应用程序的代码存在性能问题，导致消耗资源过高。
5. YARN集群配置不合理，无法满足应用程序的需求。

解决方法包括：

1. 调整应用程序规模或优化代码，减少资源消耗。
2. 了解YARN集群的资源使用情况，协调资源分配。
3. 确保应用程序的参数配置正确，使其尽可能高效地使用资源。
4. 进行代码审查和性能测试，发现和解决性能问题。
5. 调整YARN集群的配置，改进资源利用率。

Flink 应用程序资源配置不当：Flink 应用程序需要占用一定的计算和内存资源，如果 Flink 应用程序没有正确地配置所需的资源，可能会导致 Yarn 资源队列的消耗过多。可以通过检查 Flink 应用程序的配置文件，尤其是任务 manager.memory、taskmanager.numberOfTaskSlots 等参数，来确定 Flink 应用程序所需的资源，并进行适当的调整。

Yarn 环境资源配置不足：如果 Yarn 集群节点的计算和内存资源得不到充分利用，可能会导致资源队列的消耗过多。可以通过检查 Yarn 的配置文件，尤其是 yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 等参数，来确定 Yarn 环境所能提供的资源，以及是否需要进行相应的调整。

数据倾斜等问题导致的资源占用过多：Flink 应用程序在执行过程中，如果发生数据倾斜、任务异常等情况，可能会导致某些任务持续占用计算和内存资源，从而导致资源队列的消耗过多。可以通过日志等方式，检查 Flink 应用程序在执行过程中是否存在异常，并及时进行处理。

Flink YARN资源队列消耗过多可能有以下一些原因：

配置不当：如果Flink YARN配置中的队列容量过小，或者Flink和YARN的资源管理器之间的配置不正确，可能会导致Flink任务申请资源失败，进而导致任务失败或者队列容量被耗尽。

任务资源需求：如果Flink任务需要的资源太多，比如内存和CPU，而YARN队列里可用的资源有限，就可能导致Flink任务的资源申请失败。

任务并发数：如果Flink任务在同一时间启动太多，可能会导致YARN队列资源的过度消耗。

可以采取以下措施解决这些问题：

对YARN队列进行调整，增加队列容量，以更好地支持Flink任务。

调整任务需求，减少任务对资源的需求。

优化Flink任务并发数，以避免突发情况下的任务启动过多。

检查Flink和YARN的配置，确保配置正确。

Flink在YARN上运行时，需要使用YARN资源调度器来管理和分配资源。如果Flink消耗YARN资源队列过多，可能会导致其他应用程序无法获得足够的资源，从而影响整个集群的性能和稳定性。造成这种情况的原因可能有以下几个方面：

1. Flink配置不合理：Flink的配置对资源的使用和分配有很大的影响，如果配置不合理，可能会导致资源占用过多。例如，Flink的并行度设置过高、内存设置过大等，都会导致资源占用过多。

2. Flink任务调度不合理：Flink任务的调度策略也会影响资源的使用和分配。如果任务的调度不合理，可能会导致资源占用不均衡、任务阻塞、任务超时等问题，从而影响整个集群的性能和稳定性。

3. YARN资源调度器配置不合理：YARN资源调度器的配置也会影响资源的使用和分配。如果资源调度器的配置不合理，可能会导致资源占用过多、资源分配不均衡等问题。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 调整Flink的配置：可以根据实际情况调整Flink的配置，例如调整并行度、内存设置、任务调度策略等，避免资源占用过多。

2. 调整YARN资源调度器的配置：可以根据实际情况调整YARN资源调度器的配置，例如调整资源队列的大小、调整资源分配的策略等，避免资源占用不均衡。

3. 监控Flink的资源使用情况：可以使用Flink提供的监控工具和性能分析工具来监控Flink的资源使用情况，及时发现和解决资源占用过多的问题。

4. 调整Flink任务的并行度和资源设置：可以根据实际情况调整Flink任务的并行度和资源设置，避免资源占用过多和资源分配不均衡的问题。

另外，调整Flink和YARN的配置需要根据实际情况进行选择和优化，避免出现新的问题和影响整个集群的性能和稳定性。

在Flink on YARN模式下，资源队列的消耗过多可能由以下原因引起：

Flink应用程序配置不合理，导致资源请求过多或过少。需要检查Flink应用程序在YARN上的配置文件，特别是yarn.containers.vcores和yarn.containers.memory.mb参数。

Flink应用程序中的算子实现存在性能问题。需要检查Flink应用程序的代码实现，可能需要优化算法或使用更高效的数据结构。

YARN集群资源不足，导致Flink应用程序无法获取足够的资源。需要检查YARN集群的资源配置和使用情况，可能需要增加或释放集群资源。

YARN队列管理不合理，导致资源被浪费或分配不均衡。需要检查YARN队列的配置和使用情况，特别是队列的资源配额和调度策略。可能需要重新配置YARN队列管理器，以确保资源使用效率和公平性。

需要进一步分析Flink应用程序的日志和YARN集群的监控数据，才能确定具体的原因和解决方案。

Flink 在 YARN 上运行时，会向 YARN 提交一个 Application Master（简称 AM）来申请资源，并创建一个 Flink JobManager 和多个 Flink TaskManager。如果 Flink 应用程序的资源需求过高，就可能导致 YARN 资源队列消耗过多。

造成这种情况的原因可能有以下几点：

配置文件中分配的资源过多：在配置文件中指定了过多的内存或 CPU 资源，导致 Flink 申请到的资源超出了实际需要，从而浪费资源。

并行度过高：Flink 应用程序的并行度设置过高，导致每个 TaskManager 执行的任务过多，需要占用大量的 CPU 和内存资源。

算子实现不佳：Flink 应用程序中某些算子的实现方式不合理，比如存在重复计算、数据倾斜等问题，导致资源占用过高。

容器化环境限制：如果 Flink 应用程序在容器化环境中运行，在容器的资源限制下，可能会导致 YARN 资源队列消耗过多。

解决这些问题的方法如下：

检查配置文件：检查配置文件中指定的内存和 CPU 资源是否合理，适当调整涉及到的参数。

调整并行度：根据 Flink 应用程序的实际需求，适当调整并行度，减少资源占用。

优化算子实现：对 Flink 应用程序中的算子进行优化，避免重复计算、数据倾斜等问题，减少资源的占用。

调整容器设置：如果是在容器化环境中运行 Flink 应用程序，则需要根据容器的资源限制，合理配置应用程序的内存和 CPU 资源。

当 Flink 在 YARN 上运行时，可能会出现资源队列消耗过多的情况，导致应用程序无法正常运行。以下是一些可能的原因和解决方案：

YARN 集群资源不足：当 YARN 集群中可用资源不足时，会导致资源队列消耗过多。这时可以考虑增加 YARN 集群的资源，或者调整 Flink 应用程序的资源配置。

Flink 应用程序资源配置过高：如果 Flink 应用程序的资源配置过高，也会导致资源队列消耗过多。可以根据实际情况，适当降低 Flink 应用程序的资源配置。

Flink 应用程序并行度过高：如果 Flink 应用程序的并行度过高，会导致资源队列消耗过多。可以尝试适当降低 Flink 应用程序的并行度。

数据倾斜：如果数据倾斜，会导致资源队列消耗过多。可以考虑进行数据预处理、数据分片等措施，以避免数据倾斜。

YARN 队列调度策略不合理：如果 YARN 队列调度策略不合理，可能会导致资源队列消耗过多。可以尝试调整 YARN 队列的调度策略，或者使用调度器工具进行优化。

楼主你好，试试这个步骤： 修改capacity-scheduler.xml的yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent配置为如下：

yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent    0.5   

除了动态减少队列数目外，capacity-scheduler.xml的其他配置的修改是可以动态更新的，更新命令为：

yarn rmadmin -refreshQueues

执行命令后，在resourceManager的日志中查看输出的内容