Flink叢集部署

叢集 standalone 安裝部署

1. 下載安裝包

下載頁面：https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.7.2/

我這裡安裝的 flink-1.7.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz 版本。

2. 修改組態檔 conf/flink-conf.yaml

修改如下兩個引數：

#填你機器的host名
jobmanager.rpc.address: linux2
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2

3. 修改組態檔/conf/slave

linux2
linux3
linux4

4. 將檔案傳送到其他兩個機器

scp -r flink-1.7.2 linux3:/opt/lagou/servers/
scp -r flink-1.7.2 linux4:/opt/lagou/servers/

5. 給每臺機器設定環境變數

vim /etc/profile

export FLINK_HOME=/opt/lagou/servers/flink-1.7.2
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

設定完成後使組態檔生效

source /etc/profile

6. 進入 bin 目錄，啟動叢集

./start-cluster.sh

啟動完後我們可以輸入網址http://linux2:8081/，驗證

至此，安裝完畢。

然後我們將程式放入叢集環境測試。首先需要先打 jar 包，需要注意將依賴也打進去，打包外掛如下：

<build>
        <plugins>
            <!-- 打jar外掛 -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.4.3</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

        </plugins>
    </build>

1. 打包完成後，將 jar 包上傳
   

2. 選中上傳的 jar 包，填入我們 main 方法的全類名，引數等等。然後點選 submit 提交任務。

3. 我們可以先使用 nc 工具向程式輸入資料 nc -lk 7000
   

檢視紀錄檔的輸出

Yarn 模式叢集部署

1. 設定 yarn-site.xml 檔案，增加如下設定：

<property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>linux2:8032</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>linux2:8030</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>linux2:8031</value>
  </property>

2. 啟動 hdfs

start-dfs.sh

3. 啟動 yarn

start-yarn.sh

4. 進入到 flink 的 bin 目錄

# -n 2代表2個task manager，tm 800代表記憶體800m，-s 1代表一個slots，-d代表後臺執行
yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d

5. 在 yarn 上提交 flink 作業

方式一：

./flink run -c com.mmc.flink.WordCountStream /export/servers/flink/examples/batch/WordCount.jar

方式二：

# -m jobmanager的地址
# -yn 表示TaskManager的個數
./flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 /export/servers/flink/examples/batch/WordCount.jar

6. 關閉任務

# 找到yarn任務的id，通過命令殺掉
yarn application -kill application_1527077715040_0003