Flink CDC中是单独起来的yarn集群不？

Flink CDC 本身并不是一个单独的 YARN 集群，而是一个基于 Flink 的流式 ETL 数据摄取框架，用于捕获数据库的变更数据（CDC，Change Data Capture）。它依赖于 Flink 引擎运行，并且可以根据实际需求部署在不同的资源管理框架上，例如 YARN、Kubernetes 等。

具体说明：

1. Flink CDC 的运行模式：

   • Flink CDC 可以运行在 Flink 集群之上，而 Flink 集群可以部署在多种资源管理框架中，包括 YARN、Kubernetes 或独立集群。
   • 如果您使用的是阿里云的实时计算 Flink 版或开源大数据平台 E-MapReduce（EMR），Flink CDC 作业可以通过 YARN 提交并运行。此时，YARN 作为资源管理框架负责分配和管理 Flink 作业所需的资源。

2. 是否需要单独的 YARN 集群：

   • Flink CDC 并不要求单独启动一个 YARN 集群。它可以复用现有的 YARN 集群资源，只需确保 YARN 集群的资源配置满足 Flink CDC 作业的需求即可。
   • 在迁移或部署 Flink CDC 作业时，您可以根据作业规模选择合适的 YARN 集群配置。例如，Master 实例规格和 Core 实例的 CPU、内存等参数需要根据实际作业负载进行规划。

3. 部署方式：

   • 如果您使用的是阿里云的 DataFlow 集群，可以通过 YARN per-job 模式提交 Flink CDC 作业，或者通过指定 yarn.provided.lib.dirs 参数来支持不同版本的 Flink 作业。
   • 对于本地自建集群或线下 IDC 集群，建议通过高速通道或 VPC 网络与云端资源互通，确保 Flink CDC 作业能够正常访问所需的数据源和目标存储。

4. 重要提醒：

   • JDK 版本一致性：Flink CDC 运行在 DataFlow 集群时，默认使用 OpenJDK。请避免在作业中使用 Oracle JDK 特有的依赖，以免出现兼容性问题。
   • 资源规划：TaskManager 的资源配置对作业稳定性至关重要。如果单个 TaskManager 资源过小，可能导致作业不稳定；如果资源过大，则可能增加单点故障的影响范围。推荐默认资源配置并将 Slot 数目设为 2。

综上所述，Flink CDC 并不是单独的 YARN 集群，而是依赖于 Flink 引擎运行的框架。您可以根据实际需求将其部署在现有的 YARN 集群或其他资源管理框架中，并根据作业规模合理规划资源配置。