摘要：MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。
本文分享自华为云社区《【云小课】EI第47课 MRS离线数据分析-通过Flink作业处理OBS数据》，作者：Hello EI 。
MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。
Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
在本示例中，我们使用MRS集群内置的Flink WordCount作业程序，来分析OBS文件系统中保存的源数据，以统计源数据中的单词出现次数。
当然您也可以获取MRS服务样例代码工程，参考Flink开发指南开发其他Flink流作业程序。
本案例基本操作流程如下所示：
创建MRS集群
创建并购买一个包含有Flink组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。
本文以购买MRS 3.1.0版本的集群为例，集群未开启Kerberos认证。
在本示例中，由于我们要分析处理OBS文件系统中的数据，因此在集群的高级配置参数中要为MRS集群绑定IAM权限委托，使得集群内组件能够对接OBS并具有对应文件系统目录的操作权限。
您可以直接选择系统默认的“MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY”，也可以自行创建其他具有OBS文件系统操作权限的自定义委托。
集群购买成功后，在MRS集群的任一节点内，使用omm用户安装集群客户端，具体操作可参考安装并使用集群客户端。
例如客户端安装目录为“/opt/client”。
准备测试数据
在创建Flink作业进行数据分析前，我们需要在提前准备待分析的测试数据，并将该数据上传至OBS文件系统中。
1、本地创建一个“mrs_flink_test.txt”文件，例如文件内容如下：
This is a test demo for MRS Flink. Flink is a unified computing framework that supports both batch processing and stream processing. It provides a stream data processing engine that supports data distribution and parallel computing.
2、在云服务列表中选择“存储 > 对象存储服务”，登录OBS管理控制台。
3、单击“并行文件系统”，创建一个并行文件系统，并上传测试数据文件。
例如创建的文件系统名称为“mrs-demo-data”，单击系统名称，在“文件”页面中，新建一个文件夹“flink”，上传测试数据至该目录中。
则本示例的测试数据完整路径为“obs://mrs-demo-data/flink/mrs_flink_test.txt”。
4、上传数据分析应用程序。
使用管理台界面直接提交作业时，将已开发好的Flink应用程序jar文件也可以上传至OBS文件系统中，或者MRS集群内的HDFS文件系统中。
本示例中我们使用MRS集群内置的Flink WordCount样例程序，可从MRS集群的客户端安装目录中获取，即“/opt/client/Flink/flink/examples/batch/WordCount.jar”。
将“WordCount.jar”上传至“mrs-demo-data/program”目录下。
创建并运行Flink作业
方式1：在控制台界面在线提交作业。
- 登录MRS管理控制台，单击MRS集群名称，进入集群详情页面。
- 在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“单击同步”进行IAM用户同步。
- 单击“作业管理”，进入“作业管理”页签。
- 单击“添加”，添加一个Flink作业。
- 作业类型：Flink
- 作业名称：自定义，例如flink_obs_test。
- 执行程序路径：本示例使用Flink客户端的WordCount程序为例。
- 运行程序参数：使用默认值。
- 执行程序参数：设置应用程序的输入参数，“input”为待分析的测试数据，“output”为结果输出文件。
例如本示例中，我们设置为“--input obs://mrs-demo-data/flink/mrs_flink_test.txt --output obs://mrs-demo-data/flink/output”。
- 服务配置参数：使用默认值即可，如需手动配置作业相关参数，可参考运行Flink作业。
5.确认作业配置信息后，单击“确定”，完成作业的新增，并等待运行完成。
方式2：通过集群客户端提交作业。
1、使用root用户登录集群客户端节点，进入客户端安装目录。
su - omm cd /opt/client source bigdata_env
2、执行以下命令验证集群是否可以访问OBS。
hdfs dfs -ls obs://mrs-demo-data/flink
3、提交Flink作业，指定源文件数据进行消费。
flink run -m yarn-cluster /opt/client/Flink/flink/examples/batch/WordCount.jar --input obs://mrs-demo-data/flink/mrs_flink_test.txt --output obs://mrs-demo/data/flink/output2
执行后结果类似如下：
... Cluster started: Yarn cluster with application id application_1654672374562_0011 Job has been submitted with JobID a89b561de5d0298cb2ba01fbc30338bc Program execution finished Job with JobID a89b561de5d0298cb2ba01fbc30338bc has finished. Job Runtime: 1200 ms
查看作业执行结果
- 作业提交成功后，登录MRS集群的FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > Yarn”。
- 单击“ResourceManager WebUI”后的链接进入Yarn Web UI界面，在Applications页面查看当前Yarn作业的详细运行情况及运行日志。
3.等待作业运行完成后，在OBS文件系统中指定的结果输出文件中可查看数据分析输出的结果。
下载“output”文件到本地并打开，可查看输出的分析结果。
a 3 and 2 batch 1 both 1 computing 2 data 2 demo 1 distribution 1 engine 1 flink 2 for 1 framework 1 is 2 it 1 mrs 1 parallel 1 processing 3 provides 1 stream 2 supports 2 test 1 that 2 this 1 unified 1
使用集群客户端命令行提交作业时，若不指定输出目录，在作业运行界面也可直接查看数据分析结果。
Job with JobID xxx has finished. Job Runtime: xxx ms Accumulator Results: - e6209f96ffa423974f8c7043821814e9 (java.util.ArrayList) [31 elements] (a,3) (and,2) (batch,1) (both,1) (computing,2) (data,2) (demo,1) (distribution,1) (engine,1) (flink,2) (for,1) (framework,1) (is,2) (it,1) (mrs,1) (parallel,1) (processing,3) (provides,1) (stream,2) (supports,2) (test,1) (that,2) (this,1) (unified,1)
