我有一个用Flink＆amp; amp;写的流处理应用程序。我想使用状态后端的内部键值存储来计算流聚合。因为我正在处理大量聚合，所以我想避免在Flink应用程序中将它们保存在堆内，就像当前提供的内存支持和文件支持的实现一样。相反，我想在Apache Ignite中维护状态的缓存，而后者又可以使用直写和放大器。通读功能可在HBase中提供更可靠的备份。
理想情况下，我会在每个物理节点上有一个本地Ignite缓存，用于处理该节点上所有长时间运行的Flink运算符的状态。例如。每个节点在8 GB容器中都有一个Ignite节点，无论它是运行1个还是10个Flink运算符。
问题是我希望Flink和Ignite都能在YARN上运行。通过一致的分区，我可以确保一般数据被发送到正确的缓存，并且在出现故障等情况下，可以从HBase重新填充。我面临的问题是，Ignite似乎是随机地从YARN请求容器，这意味着我无法保证实际上有可用的本地缓存，即使我将Ignite节点的数量设置为与物理量完全相同节点
有关如何为每个物理节点设置一个Ignite节点的任何建议吗？
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创建了一个使用YARN增强资源分配的票证：https://issues.apache.org/jira/browse/IGNITE-3214。社区中的某个人会把它搞砸并修复。