Flink的安装部署
local本地模式
1 原理
以多线程的方式模拟flink的各个角色
2、步骤
1.下载安装包
https://archive.apache.org/dist/flink/
2.上传flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz到node1的指定目录
3.解压
tar -zxvf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz
4.如果出现权限问题，需要修改权限
chown -R root:root /export/server/flink-1.12.0
5.改名或创建软链接
mv flink-1.12.0 flink
ln -s /export/server/flink-1.12.0 /export/server/flink
测试
- 1.准备文件/root/words.txt
vim /root/words.txt
hello me you her
hello me you
hello me
hello
-
2.启动Flink本地“集群”
/software/flink/bin/start-cluster.sh -
3.使用jps可以查看到下面两个进程
- TaskManagerRunner
- StandaloneSessionClusterEntrypoint
-
4.访问Flink的Web UI
http://node1:8081/#/overview
- 5、执行官方示例
/software/flink/bin/flink run /software/flink/examples/batch/WordCount.jar --input /root/test/words.txt --output /root/test/out
- 6、停止集群
`/software/flink/bin/stop-cluster.sh`
Sandalone独立集群模式
原理
操作
1.集群规划:
- 服务器: node1(Master + Slave): JobManager + TaskManager
- 服务器: node2(Slave): TaskManager
- 服务器: node3(Slave): TaskManager
2.修改flink-conf.yaml
vim /export/server/flink/conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: node1
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
web.submit.enable: true
#历史服务器
jobmanager.archive.fs.dir: hdfs://node1:8020/flink/completed-jobs/
historyserver.web.address: node1
historyserver.web.port: 8082
historyserver.archive.fs.dir: hdfs://node1:8020/flink/completed-jobs/
2.修改masters
vim /export/server/flink/conf/masters
node1:8081
3.修改slaves
vim /export/server/flink/conf/workers
node1
node2
node3
4.添加HADOOP_CONF_DIR环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
5.分发
scp -r /export/server/flink node2:/export/server/flink
scp -r /export/server/flink node3:/export/server/flink
scp /etc/profile node2:/etc/profile
scp /etc/profile node3:/etc/profile
或
for i in {2..3}; do scp -r flink node$i:$PWD; done
6.source
source /etc/profile
测试
1.启动集群，在node1上执行如下命令
/export/server/flink/bin/start-cluster.sh
或者单独启动
/export/server/flink/bin/jobmanager.sh ((start|start-foreground) cluster)|stop|stop-all
/export/server/flink/bin/taskmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all
2.启动历史服务器
/export/server/flink/bin/historyserver.sh start
3.访问Flink UI界面或使用jps查看
http://node1:8081/#/overview
http://node1:8082/#/overview
TaskManager界面：可以查看到当前Flink集群中有多少个TaskManager，每个TaskManager的slots、内存、CPU Core是多少
4.执行官方测试案例
# 如果后面没有传入计算文件和输出文件位置，则加载默认的文件，并将结果打印在控制台中
/software/flink/bin/flink run /software/flink/examples/batch/WordCount.jar
5.查看历史日志
http://node1:50070/explorer.html#/flink/completed-jobs
http://node1:8082/#/overview
6.停止Flink集群
/software/flink/bin/stop-cluster.sh
Sandalone-HA 独立集群高可用模式
原理
从之前的架构中我们可以很明显的发现 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。
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。
操作
1.集群规划
- 服务器: node1(Master + Slave): JobManager + TaskManager
- 服务器: node2(Master + Slave): JobManager + TaskManager
- 服务器: node3(Slave): TaskManager
2.启动ZooKeeper
zkServer.sh status
zkServer.sh stop
zkServer.sh start
3.启动HDFS
/software/hadoop/sbin/start-dfs.sh
4.停止Flink集群
/software/flink/bin/stop-cluster.sh
5.修改flink-conf.yaml
vim /software/flink/conf/flink-conf.yaml
增加如下内容
state.backend: filesystem
state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://node1:8020/flink-checkpoints
high-availability: zookeeper
high-availability.storageDir: hdfs://node1:8020/flink/ha/
high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181,node3:2181
配置说明
#开启HA，使用文件系统作为快照存储
state.backend: filesystem
#启用检查点，可以将快照保存到HDFS
state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://node1:8020/flink-checkpoints
#使用zookeeper搭建高可用
high-availability: zookeeper
# 存储JobManager的元数据到HDFS
high-availability.storageDir: hdfs://node1:8020/flink/ha/
# 配置ZK集群地址
high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181,node3:2181
6.修改masters
vim /export/server/flink/conf/masters
node1:8081
node2:8081
7.同步
scp -r /software/flink/conf/flink-conf.yaml node2:/software/flink/conf/
scp -r /software/flink/conf/flink-conf.yaml node3:/software/flink/conf/
scp -r /software/flink/conf/masters node2:/software/flink/conf/
scp -r /software/flink/conf/masters node3:/software/flink/conf/
8.修改node2上的flink-conf.yaml
vim /export/server/flink/conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: node2
9.重新启动Flink集群,node1上执行
/software/flink/bin/stop-cluster.sh
/software/flink/bin/start-cluster.sh
10.使用jps命令查看
发现没有Flink相关进程被启动
11.查看日志
cat /software/flink/log/flink-root-standalonesession-0-node1.log
发现如下错误
因为在Flink1.8版本后,Flink官方提供的安装包里没有整合HDFS的jar
12.下载jar包并在Flink的lib目录下放入该jar包并分发使Flink能够支持对Hadoop的操作
下载地址
https://flink.apache.org/downloads.html
放入lib目录
cd /software/flink/lib
分发
for i in {2..3}; do scp -r flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar node$i:$PWD; done
13.重新启动Flink集群,node1上执行
/export/server/flink/bin/start-cluster.sh
14.使用jps命令查看,发现三台机器已经ok
测试
1.访问WebUI
http://node1:8081/#/job-manager/config
http://node2:8081/#/job-manager/config
2.执行wc
/software/flink/bin/flink run /software/flink/examples/batch/WordCount.jar
3.kill掉其中一个master
4.重新执行wc,还是可以正常执行
/software/flink/bin/flink run /software/flink/examples/batch/WordCount.jar
3.停止集群
/software/flink/bin/stop-cluster.sh
Flin on Yarn模式
在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：
-1.Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率
-2.Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业
-3.基于Yarn调度系统，能够自动化地处理各个角色的 Failover(容错)
○ JobManager 进程和 TaskManager 进程都由 Yarn NodeManager 监控
○ 如果 JobManager 进程异常退出，则 Yarn ResourceManager 会重新调度 JobManager 到其他机器
○ 如果 TaskManager 进程异常退出，JobManager 会收到消息并重新向 Yarn ResourceManager 申请资源，重新启动 TaskManager
Flink与Yarn的交互方式
1.Client上传jar包和配置文件到HDFS集群上
2.Client向Yarn ResourceManager提交任务并申请资源
3.ResourceManager分配Container资源并启动ApplicationMaster,然后AppMaster加载Flink的Jar包和配置构建环境,启动JobManager
JobManager和ApplicationMaster运行在同一个container上。
一旦他们被成功启动，AppMaster就知道JobManager的地址(AM它自己所在的机器)。
它就会为TaskManager生成一个新的Flink配置文件(他们就可以连接到JobManager)。
这个配置文件也被上传到HDFS上。
此外，AppMaster容器也提供了Flink的web服务接口。
YARN所分配的所有端口都是临时端口，这允许用户并行执行多个Flink
4.ApplicationMaster向ResourceManager申请工作资源,NodeManager加载Flink的Jar包和配置构建环境并启动TaskManager
5.TaskManager启动后向JobManager发送心跳包，并等待JobManager向其分配任务
Flink on Yarn 的两种提交方式
Session模式
Per-Job模式
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
操作
1.关闭yarn的内存检查
vim /software/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
添加：
<!-- 关闭yarn内存检查 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
- 说明:
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
2.同步
scp -r /software/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml node2:/software/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
scp -r /software/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml node3:/software/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
3.重启yarn
/software/hadoop/sbin/stop-yarn.sh
/software/hadoop/sbin/start-yarn.sh
测试
Session模式
yarn-session.sh(开辟资源) + flink run(提交任务)
1.在yarn上启动一个Flink会话，node1上执行以下命令
/export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d
说明:
申请2个CPU、1600M内存
# -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
注意:
该警告不用管
WARN org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient - Caught exception
java.lang.InterruptedException
2.查看UI界面
http://node1:8088/cluster
3.使用flink run提交任务：
/export/server/flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar
运行完之后可以继续运行其他的小任务
/export/server/flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar
4.通过上方的ApplicationMaster可以进入Flink的管理界面
5.关闭yarn-session：
yarn application -kill application_1599402747874_0001
rm -rf /tmp/.yarn-properties-root
Per-Job分离模式
1.直接提交job
/export/server/flink/bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar
# -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
2.查看UI界面
http://node1:8088/cluster
3.注意：
在之前版本中如果使用的是flink on yarn方式，想切换回standalone模式的话，如果报错需要删除：【/tmp/.yarn-properties-root】
rm -rf /tmp/.yarn-properties-root
因为默认查找当前yarn集群中已有的yarn-session信息中的jobmanager