Flink的安装部署及WordCount测试

落日映苍穹つ 2023-10-06 19:31 64阅读 0赞

## 一、本地模式 ##

在本地以多线程的方式模拟Flink中的多个角色。(开发环境不用)  
下载地址：[https://flink.apache.org/downloads.html][https_flink.apache.org_downloads.html]  
这里下载的是：flink-1.13.0-bin-scala\_2.12.tgz  
上传到常用的位置，然后解压。  
启动：  
切换到flink的bin目录下，执行./start-cluster.sh，然后查看进程。  
![在这里插入图片描述][e7ea09319dc843c0af63bbdceab9d0db.png]

## 二、Standalone 独立集群模式 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
(如果先做了第一步，记得先停止服务，stop-cluster.sh)

1.  上传、解压tar包。
2.  修改配置文件  
    cd conf/flink-conf.yaml  
    指定Flink集群JobManager RPC通信地址。  
    (我这里的环境是三台机器，分别为master,slave1,slave2)

jobmanager.rpc.address: master

注意：flink-conf.yaml 中配置key/value 时候在“:”后面需要有一个空格，否则配置不会生效。  
其他重要配置解释：

# jobmanager 和taskmanager 通信的端口号
    jobmanager.rpc.port: 6123
    # JobManager 的总进程内存大小
    jobmanager.memory.process.size: 1600m
    #当前taskmanager 整个进程占用的内存是多少
    taskmanager.memory.process.size: 1728m
    #每个taskmanager 可以提供的slots
    taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
    #默认的并行度
    parallelism.default: 1
    #jobmanager 故障转移策略，1.9 之后出现的新属性，区域性恢复策略
    jobmanager.execution.failover-strategy: region
    #flink web 界面的端口号
    rest.port: 8081

vi conf/workers  
指定Flink 集群TaskManager。

slave1
    slave2

1.  发送到其他两个节点。

scp -r flink-1.13.0 slave1:$PWD
    scp -r flink-1.13.0 slave2:$PWD

1.  配置环境变量  
    vi /etc/profile

export FLINK_HOME=/usr/software/flink-1.13.0
    export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

source /etc/profile

1.  启动集群  
    ![在这里插入图片描述][443639ad31354eb790da139e9b3e48c3.png]
2.  查看Flink节点进程  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
    可以通过master:8081访问Flink的web界面  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

## 三、Standalone HA ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]

从之前的架构中我们可以发现JobManager 有明显的单点问题(SPOF，single point of failure)。JobManager 肩负着任务调度以及资源分配，一旦JobManager出现意外，其后果可想而知。  
我们借助在Zookeeper 的帮助下，一个Standalone 的Flink 集群会同时有多个活着的JobManager，其中只有一个处于工作状态，其他处于Standby 状态。当工作中的JobManager 失去连接后(如宕机或Crash)，Zookeeper 会从Standby中选一个新的JobManager 来接管Flink 集群。

1.  集群规划  
    master:JobManager+TaskManager  
    slave1: JobManager+TaskManager  
    slave2: JobManager
2.  修改配置文件  
    vi masters

master:8081
    slave1:8081

vi worksers

master
    slave1
    slave2

vi flink-conf.yaml  
添加以下内容

state.backend: filesystem
    state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://master:9000/flink-checkpoints
    high-availability: zookeeper
    high-availability.storageDir: hdfs://master:9000/flink/ha/
    high-availability.zookeeper.quorum: master:2181,slave1:2181,slave2:2181

1.  同步flink配置文件目录conf 到其他两个节点上

scp -r conf slave1:$PWD
    scp -r conf slave2:$PWD

1.  修改slave1上的jobmanager通信地址  
    vi flink-conf.yaml  
    jobmanager.rpc.address: slave1
2.  启动  
    启动HDFS  
    启动Zookeeper

将flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar 拷贝到flink 的lib 目录下，三台节点都拷贝。

启动flink  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]

1.  查看进程  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]

7.测试

yum install -y nc
    nc -lk 1234

## 四、Flink on yarn ##

#### 4.1.1、flink与yarn的交互 ####

在实际开发过程中使用Flink on yarn 模式比较多  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 5]

#### 4.1.2、配置 ####

关闭yarn的内存检查，yarn-site.xml。并分发给其他节点。

<property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
    </property>
    <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
    </property>

分发

scp -r yarn-site.xml slave1:$PWD
    scp -r yarn-site.xml slave2:$PWD

是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。在这里面我们需要关闭，因为对于flink 使用yarn模式下，很容易内存超标，这个时候yarn 会自动杀掉job。

重新启动所有服务  
dhfs  
yarn  
zookeeper  
flink

### 4.2、Session模式 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 6]

*  特点：需要事先申请资源，启动JobManager 和TaskManger
 *  优点：不需要每次递交作业申请资源，而是使用已经申请好的资源，从而提高执行效率
 *  缺点：作业执行完成以后，资源不会被释放，因此一直会占用系统资源
 *  应用场景：适合作业递交比较频繁的场景，小作业比较多的场景

#### 4.2.1、案例 ####

yarn-session.sh(开辟资源) + flink run(提交任务)  
在yarn 上启动一个Flink 会话，执行以下命令：

yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d flink run /usr/software/flink-1.13.0/examples/batch/WordCount.jar

参数说明:

# -n 表示申请2 个容器，这里指的就是多少个taskmanager
    # -tm 表示每个TaskManager 的内存大小
    # -s 表示每个TaskManager 的slots 数量
    # -d 表示以后台程序方式运行

在yarn 的8088 界面可以看到Flink session cluster 正在运行。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 7]  
任务完成  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 8]

### 4.3、 Per-job模式 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 9]

*  特点：每次递交作业都需要申请一次资源
 *  优点：作业运行完成，资源会立刻被释放，不会一直占用系统资源
 *  缺点：每次递交作业都需要申请资源，会影响执行效率，因为申请资源需要消耗时间
 *  应用场景：适合作业比较少的场景、大作业的场景

#### 4.3.1、案例 ####

直接提交job

flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 /usr/software/flink-1.13.0/examples/batch/WordCount.jar

参数说明

# -m jobmanager 的地址
    # -yjm 1024 指定jobmanager 的内存信息
    # -ytm 1024 指定taskmanager 的内存信息

查看具体参数说明：  
flink --help

## 五、Flink测试WordCount ##

1.  安装netcat  
    yum install -y nc
2.  开启nc  
    nc -lk 1314
3.  统计该端口输入的词频

flink run /usr/software/flink-1.13.0/examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --hostname master --port 1314

在1314端随意输入  
![在这里插入图片描述][480822b1596140dd9856154477119239.png]  
ctrl+c 结束之后，另一端提示任务完成  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 10]

1.  查看统计结果

在Flink 的TaskManager 节点的log 目录下。查看以.out 结尾的文件。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 11]

[https_flink.apache.org_downloads.html]: https://flink.apache.org/downloads.html
[e7ea09319dc843c0af63bbdceab9d0db.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/e7ea09319dc843c0af63bbdceab9d0db.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/14657bee61cb4af8a6321e8d3223d806.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAWi1oaGhoaA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
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