Блог

У меня есть кластер из 3 узлов (1 менеджер ресурсов, 2 менеджера узлов по 32 ГБ каждый). Я просто следую инструкциям из документа apache flink YARN Setup когда я запустил сеанс YARN, Flink run сообщает, что недостаточно ресурсов для запуска AM. Затем я остановил сеанс YARN, запуск Flink сработал.

Приложение активировано, ожидая назначения ресурсов для AM. Последний узел, который был обработан для приложения: flink02.myminda.com: 39826 ( Раздел: [], Общий ресурс : , Доступный ресурс : ). Подробности : AM Partition = ; Ресурс раздела = ; Абсолютная емкость очереди = 100.0 % ; Абсолютная используемая емкость очереди = 18.333334 % ; Абсолютная максимальная емкость очереди = 100.0 % ;

yarn-site.xml

 <?xml version="1.0"?>
<!--
  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
  you may not use this file except in compliance with the License.
  You may obtain a copy of the License at

    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  See the License for the specific language governing permissions and
  limitations under the License. See accompanying LICENSE file.
-->
<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
    <property>
            <name>yarn.acl.enable</name>
            <value>0</value>
    </property>

    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>flink01</value>
    </property>

    <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>


    <property>
            <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
            <value>30720</value>
    </property>

    <property>
            <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
            <value>30720</value>
    </property>

    <property>
            <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
            <value>1024</value>
    </property>

    <property>
            <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
    </property>

    <property>
            <name>yarn.log.aggregation-enable</name>
            <value>false</value>
    </property>


</configuration>
  

 mapred-site.xml
  

 <configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.map.cpu.vcores</name>
        <value>4</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
        <value>10240</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name>
        <value>-Xmx8192m</value>
    </property>



    <property>
        <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
        <value>10240</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.map.java.opts</name>
        <value>-Xmx8192m</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
        <value>10240</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
        <value>-Xmx8192m</value>
    </property>
</configuration>