Flink
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Yarn性能优化指南
Flink
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Yarn是一种将Apache
Flink应用程序部署在Apache
Hadoop
Yarn平台上的方法。通过Flink
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Yarn模式，用户可以直接向Hadoop集群提交任务，而无需单独启动Flink进程。为了充分利用Flink
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Yarn的优势并提高程序性能，本文将为您提供一份详细的Flink
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Yarn性能优化指南。
一、Flink
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Yarn基本原理
Flink
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Yarn的运行模式主要有两种：
1.YarnSession：先在Yarn上启动一个Flink集群，然后向该集群提交Flink任务；
2.FlinkRun：每次提交任务时，在Yarn上新创建一个Flink集群，用于运行该任务，每个任务在一个独立的Flink集群上运行。
Flink
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Yarn的执行过程主要包括以下几个步骤：
1.Flink客户端检查请求的资源（目前为containers和memory）是否可用，并将包含Flink相关jar包与配置上传到HDFS注册为container的资源；
2.Flink客户端向ResourceManager申请一个YarnContainer启动ApplicationMaster（AM），同时在该container中运行FlinkJobManager；
3.AM根据JobManager生成一个新的Flink配置文件，用于启动的TaskManager，并将该配置文件上传到HDFS注册为container的资源；
4.由AM申请containers运行FlinkTaskManager，这些container会从HDFS上下载jar文件和已修改的配置文件。
二、Flink
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Yarn内存调优
Yarn中TaskManager内存分配原理如下：
1.通过ytm传入的内存实际是container占用的总内存，TaskManager可使用的内存为：`Container预留的非TM内存占设定的TM内存的比例,默认值0.25;containerized.heapcutoffratio:0.25Container预留的非TM内存的最小值,默认值600MB;ontainerized.heapcutoffmin:600mb`；
2.TaskManager中内存主要从物理上分为两块：Onheap与Offheap，其中Onheap部分用于启动JVM进程；
3.从逻辑上分为三块：网络缓存、托管内存与空闲内存，其中托管内存穿插于堆内外。
网络缓冲区内存分配逻辑为：
1.`network_buffer_memory=min[taskmanager.network.memory.max,max(taskmanager.network.memory.min,tm_total_memory*taskmanager.network.memory.fraction)]`
三、Flink
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Yarn性能优化策略
1.调整并行度：合理调整Flink任务的并行度，可以提高任务执行效率。可以通过设置`taskslots`参数来调整并行度，一般设置为节点的CPU数，但要保证每个slot的内存够用。
2.调整资源分配：根据任务的实际需求，合理调整Flink
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Yarn中JobManager和TaskManager的内存分配。可以通过调整`yjm`和`ytm`参数来实现。
3.调整网络缓冲区：根据任务的实际需求，合理调整网络缓冲区的大小。可以通过调整`taskmanager.network.memory.fraction`、`taskmanager.network.memory.min`和`taskmanager.network.memory.max`参数来实现。
4.调整托管内存：根据任务的实际需求，合理调整托管内存的大小。可以通过调整`taskmanager.memory.fraction`、`taskmanager.memory.min`和`taskmanager.memory.max`参数来实现。
5.调整垃圾回收策略：合理调整JVM垃圾回收策略，可以提高Flink
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Yarn任务的性能。可以根据实际情况选择合适的垃圾回收算法，并调整相关参数。
总之，要根据具体的任务需求和环境条件，综合运用以上优化策略，实现Flink
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Yarn性能的最大化提升。在实际应用过程中，还需要不断测试和调整，以达到最佳性能效果。
