flink启动命令参数_Flink命令行提交job (源码分析)

这篇文章主要介绍从命令行到任务在Driver端运行的过程

通过flink run 命令提交jar包运行程序

以yarn 模式提交任务命令类似于： flink run -m yarn-cluster XXX.jar

先来看一下脚本中的调用类

在flink.sh脚本中可以看到提交的命令走到了这样一个外观类上，用于提交job解析用户命令行参数

在其main方法中

先会解析对应需要的flink参数包括flink-conf-dir等，接着

1处会根据是否有hadoop权限安全控制走对应的doas(),具体的执行逻辑为2处解析对应的用户参数

拿到参数后会先将参数中的第一个先取出来作为action

这里我们只看job提交的，解析出来也就是run,然后将剩余的参数用于job运行

在job运行前会先解析剩余的参数，比如运行的jar文件地址，运行的主类名(没有后面回去Manifest里面找)作为entryPoint入口，并行度等参数

接着

就用得到的这些参数构建program了，这里其实就是拿到了入口运行类的全额限定名，然后通过类加载器加载运行主类

接着，会根据运行时用户的主类是否为Program的实现类(用户可以直接返回plan)来设置对应的packageProgram的属性program是否为空

那我们常规的提交main方法主类的这里就是空的，如果是主类实现progarm的就反射实例化了一个以后赋给它

接着，就是运行并且提交任务了

 

这里比较重要，yarn模式提交的话这里会调度整个集群，提交常见的异常

Couldn't deploy Yarn session cluster

就是从这个方法里面抛出的，与yarn有关

这里只看yarn的调度集群，因为standalone模式的话Jobmanager和TaskManager是已经启动好的了不需要这里

其中走到了这个方法deployInternal()

可以看到这里就是申请AppMaster并且传入了yarn模式启动集群的类的全额限定名，其实就是这个类

用于启动jobmanager,和standalone 的入口类

org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint

功能差不多，但是还有有区别,当这个yarnsourceManager类申请到contain的时候就会

就会去起对应的taskManager了

回到最开始，当集群调度完以后

运行用户程序

其实就是调用了用户的main方法，结束

后面就是job往jobmanager提交了，前面的文章有

总结：

通过一个外观类解析用户参数，拿到类名

调度集群启动申请AppMaster,Contaion起JM,TM

然后类名通过类加载器加载类，然后反射实例调用用户的main方法启动Job

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