Flink CDC 的 run -t yarn-per-job 提交方式不能单独指定管理内存，但可以通过调整 JVM 参数来控制内存使用。

在Flink CDC中，使用runt yarnperjob提交作业时，可以单独指定管理内存，下面是详细的解释和相关单元表格：

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1、配置管理内存参数：

yarn.application.memory: 用于设置整个应用程序的内存上限（以MB为单位）。

yarn.scheduler.minimumallocationmb: 用于设置每个容器的最小内存分配量（以MB为单位）。

yarn.scheduler.maximumallocationmb: 用于设置每个容器的最大内存分配量（以MB为单位）。

2、示例配置：

```properties

yarn.application.memory=10240 # 设置应用程序内存上限为10GB

yarn.scheduler.minimumallocationmb=512 # 设置容器最小内存分配量为512MB

yarn.scheduler.maximumallocationmb=8192 # 设置容器最大内存分配量为8GB

```

3、如何单独指定管理内存？

通过在提交作业时使用以下命令行参数，可以单独指定管理内存：

```bash

runt yarnperjob yD yarn.application.memory= yD yarn.scheduler.minimumallocationmb= yD yarn.scheduler.maximumallocationmb=

```

是所需的管理内存大小，可以是整数或浮点数。

相关问题与解答：

问题1：如何在Flink CDC中使用runt yarnperjob提交作业并指定管理内存？

答案：可以使用以下命令行参数来指定管理内存：

runt yarnperjob yD yarn.application.memory= yD yarn.scheduler.minimumallocationmb= yD yarn.scheduler.maximumallocationmb=

将替换为所需的管理内存大小即可。

问题2：为什么需要单独指定管理内存？

答案：单独指定管理内存可以更好地控制作业的资源使用情况，通过调整管理内存的大小，可以根据具体需求进行优化，避免资源浪费或不足的情况发生。

当前名称：FlinkCDC里run-tyarn-per-job提交，能单独指定管理内存吗？
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