0 引言
Flink可以部署于各种各样的集群之中,比如Flink自己的standalone集群(不依赖于其他资源调度框架,是Flink自带的),flink on yarn集群等。而不管是standalone还是flink on yarn都属于集群,还有一种特殊的单机flink——local。
Flink真正用来做执行操作的叫做worker,进程在不同的环境模式下运行,名称有所不同。如在Standalone集群模式启动,JobManager叫做StandaloneSessionClusterEntrypoint,TaskManager中叫做TaskManagerRunner,而使用yarn集群启动,名称又不相同。
1. Standalone模式
1.1首先保证当前虚拟机已完成伪集群(1主2从)搭建(默认已进行过SSH免密配置),且均有如下配置:
hadoop-2.7.4
java 1.8
zookeeper 3.4.14
os:centos 7.5
1.2到scala社区,找到合适版本的scala安装包进行下载
wget +网址
1.3到flink社区,找到相应与hadoop版本相吻合的flink解压包,复制网址后到虚拟机上进行安装
wget +网址
1.4解压下载好的压缩包
tar -zxvf flink-1.7.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
tar -zxvf /scala-2.11.8
1.5修改环境变量,在profile文件中加入scala和flink的环境配置
vi /etc/profile
1.6 修改在flink文件夹下的conf文件夹中的flink-conf.yaml配置文件,先配置简单standalone版本的模式
vi …/conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: 192.168.2.100(主机ip地址)
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.heap.size: 1024m
taskmanager.heap.size: 1024m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
parallelism.default: 1
1.7修改在flink文件夹下的conf文件夹中slaves加入两台从节点的ip地址
vi …/conf/slaves
1.8 修改在flink文件夹下的conf文件夹中master文件,加入主节点ip地址
vi …/conf/master
localhost:8081
注:此配置关系到在web查看flink运行的整体情况
1.9将在主节点上配置好的flink文件夹统一分发到相应的两台从节点上
Scp -r flink root@slave1.hadoop:/usr/local/flink
Scp -r flink root@slaves2.hadoop:/usr/local/flink
1.10启动flink集群,查看是否可用
…/bin/start-cluster.sh
分别查看主节点jps是否有 StandaloneSessionClusterEntrypoint
从节点jps是否有TaskManagerRunner
1.11打开浏览器输入local host:8081或192.168.2.100:8081查看是否有该界面
若有,则表明flink-standalone模式部署完成
1.12 使用集群模式去验证flink-standalone是否能用
…/bin/start-scala-shell.sh remote 192.168.2.100 8081
1.13运行如下代码:
Scala> val text = benv.fromElements(
"To be, or not to be,--that is the question:--",
"Whether 'tis nobler in the mind to suffer",
"The slings and arrows of outrageous fortune",
"Or to take arms against a sea of troubles,")
Scala> val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") .map { (_, 1) }.groupBy(0).sum(1)
Scala> counts.print()
与下图相同则表示配置成功
2 Flink-on-yarn部署
2.1 启动Hadoop集群
因为yarn属于hadoop集群的组件
Start-all.sh
2.2 启动flink-on-yarn
打开flink的bin目录,输入如下指令
/yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm 1024 -nm test -d (参数照着填,否则会报错;内存不足也会报错)
成功启动后从节点会多出一个名叫的 YarnSessionClusterEntrypoint进程
2.3 打开至flink根目录下,提交job
flink run --class org.example.Streaming flinkDemo4-1.0-SNAPSHOT.jar
2.4 打开浏览器输入192.168.2.100:8088在webui上查看job情况
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-534598.html
2.5 关闭yarn-session
kill -9 application_1645859510311_0002(app的id会有提示)
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-534598.html
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