Flink CDC启动yarn-session。其他任务就提交不上来了。这个知道吗？

问题分析

根据您的描述，Flink CDC 启动 yarn-session 后，其他任务无法提交。这可能是由于 yarn-session 模式下资源分配和管理的特性导致的。以下是可能的原因及解决方案：

原因分析

1. Session模式的资源竞争
   在 yarn-session 模式下，所有作业共享同一个 Flink Session 集群。如果某个作业（如 Flink CDC）占用了大部分资源，其他任务可能因资源不足而无法提交。

2. TaskManager资源配置不合理
   如果单个 TaskManager 的资源配置过小或过大，可能导致资源利用效率低下或单点故障风险增加。例如：

   • 资源过小：无法有效平摊 TaskManager 的开销。
   • 资源过大：一旦 TaskManager 发生故障，影响范围较大。

3. YARN资源池限制
   YARN 集群的资源池可能已被 yarn-session 占用，导致其他任务无法获取足够的资源。

4. Flink CDC任务的高资源需求
   Flink CDC 通常需要较高的资源来处理实时数据同步任务。如果未合理配置资源，可能会导致其他任务无法正常运行。

解决方案

1. 优化Session集群资源配置

• 调整 TaskManager 和 Slot 配置
  根据作业复杂度调整 TaskManager 的资源配置。推荐默认值为：

  • TaskManager CPU Cores：2 核。
  • TaskManager Memory：8 GiB。
  • Slot 数目：每个 TaskManager 配置 2 个 Slot。 对于复杂作业，建议单 Slot 使用资源不小于 1 核 4 GiB。

• 避免资源过度集中
  确保单个 TaskManager 的资源既不过小也不过大，以平衡资源利用率和稳定性。

2. 切换到 Per-Job Cluster 模式

如果多个任务需要独立运行且资源需求较高，建议使用 Per-Job Cluster 模式。此模式下，每次提交作业都会启动一个独立的 Flink 集群，避免资源竞争问题。

操作步骤： 1. 通过 SSH 连接到集群。 2. 执行以下命令提交作业： bash flink run -t yarn-per-job --detached /path/to/your/job.jar 3. 查看作业状态： bash flink list -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY>

3. 检查YARN资源池配置

• 确保 YARN 集群有足够的资源供其他任务使用。
• 如果资源池已满，可以尝试释放部分资源或增加 YARN 集群的节点。

4. 动态调优资源配置

• 智能调优：开启智能调优功能，系统会在资源使用率较低时自动降低资源配置，在资源使用率提高时自动增加资源配置。
• 定时调优：根据业务高峰期和低谷期配置不同的资源计划，确保资源分配合理。

5. 检查Flink CDC任务的资源占用

• 监控 Flink CDC 任务的资源使用情况，确保其不会占用过多资源。
• 如果资源占用过高，可以尝试优化 SQL 逻辑或增加并行度。

注意事项

• Session集群适用场景
  Session 集群适用于开发测试环境，不推荐用于生产环境。如果您的场景是生产环境，请考虑使用 Per-Job Cluster 或 Application 模式。

• 资源隔离
  在多任务并发场景下，建议使用 Per-Job Cluster 模式以实现更好的资源隔离。

• 日志级别配置
  如果问题仍然存在，可以通过调整日志级别（如设置为 DEBUG 或 TRACE）排查具体原因。

总结

通过优化 Session 集群资源配置、切换到 Per-Job Cluster 模式、检查 YARN 资源池以及动态调优资源配置，可以有效解决 Flink CDC 启动 yarn-session 后其他任务无法提交的问题。如果问题仍未解决，建议进一步排查日志信息或联系技术支持团队获取帮助。