基于flink on yarn的模式启动的时候无法固定到某一个计算节点,什么原因?

flink 1.17.0 基于flink on yarn的模式启动的时候无法固定到某一个计算节点,rest.bind-address或者是rest.address这种配置好像都没有生效,有遇见这种情况吗? 352840b2b7f2df4b3c0647c15742361e.png

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冰激凌甜筒 2023-04-28 20:47:32 671 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

在Flink on YARN模式下,直接通过rest.bind-addressrest.address配置来固定Flink作业管理组件(如JobManager)到特定计算节点通常是不可行的,因为YARN负责容器的分配和资源管理,它会根据集群的当前状态和资源需求情况来放置容器。这意味着,具体运行哪个应用的哪个实例(比如Flink的JobManager或TaskManager)在哪台节点上,主要由YARN决定。

针对您希望Flink JobManager能够固定在特定节点的需求,虽然直接通过Flink配置实现较为困难,但可以考虑以下间接方法:

  1. YARN节点标签(Node Labels): YARN支持节点标签功能,允许用户为节点分配标签,并在提交应用时指定应用只能运行在带有特定标签的节点上。这样,如果能确保目标节点有合适的标签,理论上可以通过YARN的资源配置策略来间接达到目的。参考YARN的官方文档了解如何设置和使用节点标签。

  2. 自定义YARN调度器策略: 如果条件允许,可以开发或修改YARN的调度策略插件,使其在调度决策时优先将Flink的JobManager调度到特定节点上。这需要对YARN的调度机制有深入理解并进行定制化开发。

  3. 利用YARN的资源请求特性: 在提交Flink作业时,可以通过特定的资源配置请求(如内存、CPU等),尝试让YARN尽可能地将JobManager调度到具有足够且匹配资源的节点上,但这并不能保证绝对固定到某一个节点。

需要注意的是,上述方法都不能保证100%达到您的需求,因为YARN的核心设计原则之一是最大化资源利用率和灵活性,而不是静态绑定服务到特定节点。在实际操作前,请评估这些方案对现有集群管理和作业执行的影响。

对于您提到的配置项不生效的情况,这符合预期,因为这些配置更多地影响的是客户端与JobManager之间的通信地址,而非控制JobManager容器的物理位置部署。您可以复制页面截图提供更多信息,我可以进一步帮您分析问题原因。

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