Flink集群搭建

Local本地运行方式

在IDEA运行即可，主要用于开发

StandAlone模式

Flink自带的资源管理框架，不需要依赖于任何其他的框架

1、上传解压

tar -zxvf flink-1.11.2-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/soft/

2、修改环境变量

vim /etc/profile
# 将flink的bin目录配置到环境变量PATH中

3、修改配置文件

cd /usr/local/soft/flink-1.11.2/conf

vim flink-conf.yaml
# 将localhost改成master
jobmanager.rpc.address: master

# 配置从节点
vim workers
node1
node2

# 修改master地址
vim masters
master:8081

4、同步到node1、node2

cd /usr/local/soft/

scp -r flink-1.11.2/ node1:`pwd`
scp -r flink-1.11.2/ node2:`pwd`

5、启动集群

# 只要在master运行
start-cluster.sh

6、访问Flink的WEB UI

http://master:8081

7、提交任务

• 通过flink命令提交任务

  flink run -c com.shujia.core.Demo01WordCount Flink-1.0.jar
  

• 通过WEB界面提交任务

• 通过RPC远程调用方式提交任务

8、停止集群

stop-cluster.sh

On Yarn模式

主流的运行方式，主要用于生产环境

yarn-session先在yarn中启动一个jobMansager ,所有的任务共享一个jobmanager (提交任务更快，任务之间共享jobmanager ， 相互有影响)

直接提交任务模型，为每一个任务启动一个joibmanager （每一个任务独立jobmanager , 任务运行稳定）

准备工作

• 配置环境变量，增加HADOOP_CONF_DIR

  vim /etc/profile
  
  export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/
  

• 添加HADOOP依赖

  cp flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar /usr/local/soft/flink-1.11.2/lib/
  

• 启动Hadoop集群

  # 在master执行
  start-all.sh
  

Yarn-Session模式

相当于在Yarn中启动了一个JobManager，当有任务提交时会根据任务的并行度去申请资源启动所需的TaskManager

• 启动：yarn-session.sh -jm 1024m -tm 1024m
• 访问：启动后日志里有地址或者通过Yarn WEB UI进行跳转
• 提交任务：
  • 命令：flink run -c com.shujia.core.Demo01WordCount Flink-1.0.jar
  • 通过页面提交
  • 通过RPC方式提交

直接On Yarn

相当于每次提交任务都会单独生成一个JobManager

• 只需要启动Yarn即可

• 只能使用命令方式提交Flink任务

  flink run -m yarn-cluster  -yjm 1024m -ytm 1024m -c com.shujia.core.Demo01WordCount Flink-1.0.jar
  

• 停止任务

  • 在JobManager界面通过Cancel按钮取消

  • 通过Yarn的命令kill

    yarn application -kill application_1654850164441_0002
    

• 查看日志

  yarn logs -applicationId application_1654850164441_0002