Flink1.12.4 配置文件详解
作者：互联网
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flink-conf.yaml
# Jobmanager的地址，taskmanager必须要识别并能连上。
# 只有standalone的集群模式起作用，当执行bin/jobmanager.sh --host<hostname>的时候将被覆盖
# 在YARN或者Mesos的集群模式下将自动替换为jobmanager所在节点的hostname
# JobMaster节点IP地址
jobmanager.rpc.address
# JobMaster端口号，默认6123
jobmanager.rpc.port：6123
# JobManager能够使用的内存的最大值
jobmanager.heap.size: 1024m
# taskmanager 能够使用的最大内存大小
taskmanager.memory.process.size: 2048m
# taskmanager最大内存，不包含虚拟机的metaspace和其他的开销（不能和taskmanager.memory.process.size同时设置）
# taskmanager.memory.flink.size： 2048m
# 这俩不能和taskmanager.memory.flink.size或taskmanager.memory.process.size同时设置
# 指定JVM堆内存大小
# taskmanager.memory.task.heap.size: 2048m
# 指定JVM托管内存大小
# taskmanager.memory.managed.size: 512m
# 每个TaskManager提供的slot数量，每个slot上能运行一个并行的pipeline任务。
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
# 没有指定并行度的情况下，默认的全局并行度
parallelism.default: 1
# 默认的文件系统的数据结构和授权
# 如果是本地文件，那么格式为: 'file:///'
# 如果是HDFS文件，那么格式为：'hdfs://namenode_name:9870'
# fs.default-scheme
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# 高可用配置
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# 高可用模型的选择有：'NONE' 或者 'zookeeper'
# high-availability: zookeeper
# 指定master恢复所需要的元数据存储的路径。这个路径需要存储像持久化数据流图一样的大对象
# high-availability.storageDir: hdfs:///flink/ha/
# # ZooKeeper集群的地址，用于协调高可用模型的建立
# high-availability.zookeeper.quorum: localhost:2181
# 如果zookeeper安全策略开启，那么下面这个值就应该是creator，默认是oepn
# high-availability.zookeeper.client.acl: open
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# 容错和检查点配置
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# Flink后端会默认存储算子的状态，当checkpointing是开启状态的时候
# Flink支持的后端存储有 'jobmanager（MemoryStateBackend）', 'filesystem', 'rocksdb', 或者自定的类<class-name-of-factory>.
# state.backend: filesystem
# 自动存储检查点的数据文件和元数据的默认目录，这个目录必须能被所有的进程、节点访问
# state.checkpoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints
# 手动保存状态时 savepoints 的目录(可选)，用于状态存储写文件时使用
state.savepoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints
# 是否开启增量存储(类似RocksDB存储转态的情况)
# state.backend.incremental: false
# 故障恢复的策略，怎么样从失败的任务重恢复计算。配置可选: full 或者 region
# full: 表示集群中的任务发生故障的时候，所有的task重新启动
# region: 表示集群中的任务发生故障的时候，仅重启被失败失败任务所影响的下游的任务和产生数据的上游任务。
jobmanager.execution.failover-strategy: region
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# REST和前端设置
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# Web端运行时监视器端口
rest.port: 8081
# Web Server的地址配置，用于REST api调用
#rest.address: 0.0.0.0
# 配置REST端口绑定的范围
#rest.bind-port: 8080-8090
# 配置Server地址并绑定server
#rest.bind-address: 0.0.0.0
# 配置任务提交是否在网页端开启，默认开启
#web.submit.enable: false
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# 高级配置
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# 指定默认的本地临时目录。Flink在运行时会把临时数据写到本地文件系统，
# 比如 Flink 接收到的JAR、应用程序状态(当用RocksDB存储应用程序状态时)，要避免目录里的数据被服务器自动清空
# 否则 job 重启时可能因找不到元数据导致恢复失败
# 注意：推荐是添加多个文件夹地址(unix系统使用冒号隔开，windows使用逗号隔开)，多个文件夹地址可以是相同的，多文件地址的配置致使Flink创建多个线程来出来，提高读写效率和吞度量
# io.tmp.dirs: /tmp
# 是否在 TM 启动时预先分配 TM 管理的内存
taskmanager.memory.preallocate: false
# 类加载顺序的设定，Flink默认是'child-first'，还可以选：'parent-first'
# 'child-first'这种加载机制允许用户在自己的应用中使用不同的依赖或者JAR包的版本。
# classloader.resolve-order: child-first
# 网络堆栈能使用的内存总量的配置。这些配置一般不需要调优。
# 当遇到"Insufficient number of network buffers" 错误的时候就需要调整下面的参数了。
# 默认最小是64MB, 最大值是 1GB
# TM 节点为网络缓冲区分配的内存，默认占JVM堆内存10%
# taskmanager.memory.network.fraction: 0.1
# 网络缓冲区最小值
# taskmanager.memory.network.min: 64mb
# 网络缓冲区最大值
# taskmanager.memory.network.max: 1gb
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# Flink集群安全配置
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# Kerberos认证，主要用在Hadoop,Zookeeper, connectors上的安全组件
# 通常开启的步骤为：
# 1. 配置本地的krb5.conf文件
# 2. 提供Kerberos的凭证(可以是一个keytab或者一个ticket cache)
# 3. 针对不同的JAAS的登录上下文，激活Kerberos的凭证
# 4. 使用JAAS/SASL配置连接
# 下面这些配置是说明Kerberos怎么提供安全凭证的。
# 当用户提供了keytab path 和 principal，keytab将用于代贴ticket cache
# 是否从 Kerberos ticket 缓存中读取
# security.kerberos.login.use-ticket-cache: true
# 包含用户凭据的 Kerberos 密钥表文件的绝对路径
# security.kerberos.login.keytab: /path/to/kerberos/keytab
# 与 keytab 关联的 Kerberos 主体名称
# security.kerberos.login.principal: flink-user
# 以逗号分隔的登录上下文列表，用于提供 Kerberos 凭据
# 例如，Client，KafkaClient 使用凭证进行 ZooKeeper 身份验证和 Kafka 身份验证# security.kerberos.login.contexts: Client,KafkaClient
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# Zookeeper 安全配置
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# 当zookeeper开启了安全模式，下面的配置就是必要的。
# 如果zookeeper配置了服务名称，就需要修改下面这个配置
# zookeeper.sasl.service-name: zookeeper
# 该配置必须匹配 security.kerberos.login.contexts 配置中的列表（含有一个）
# zookeeper.sasl.login-context-name: Client
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# 历史任务服务器配置
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# HistoryServer 通过bin/historyserver.sh (start|stop)开启和关闭
# 用于上传执行完成的job。也是HistoryServer监控的目录。
#jobmanager.archive.fs.dir: hdfs:///completed-jobs/
# 基于 Web 的 HistoryServer 的地址
#historyserver.web.address: 0.0.0.0
# 基于 Web 的 HistoryServer 的端口号
#historyserver.web.port: 8082
# 以逗号分隔的目录列表，指定监控已完成的job所在的地址
#historyserver.archive.fs.dir: hdfs:///completed-jobs/
# 刷新受监控目录的时间间隔（毫秒）
#historyserver.archive.fs.refresh-interval: 10000
masters
# 集群的 master 节点
localhost:8081
workers
# 集群中所有的工作节点
localhost
zoo.cfg
# 每个 tick 的毫秒数
tickTime=2000
# 初始同步阶段可以采用的 tick 数
initLimit=10
# 在发送请求和获取确认之间可以传递的 tick 数
syncLimit=5
# 存储快照的目录
# dataDir=/tmp/zookeeper
# 客户端将连接的端口
clientPort=2181
# ZooKeeper quorum peers
server.1=localhost:2888:3888
# server.2=host:peer-port:leader-port
日志配置
# 在不同平台下Flink运行的日志文件
log4j-cli.properties
log4j-console.properties
log4j-yarn-session.properties
log4j.properties
logback-console.xml
logback-yarn.xml
logback.xml
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标签：zookeeper,配置文件,配置,默认,taskmanager,详解,memory,port,Flink1.12 来源： https://blog.csdn.net/weixin_44758876/article/details/117744973