Flink 任务打包、提交

一、Flink版本

flink-1.6.1-bin-hadoop26-scala_2.11

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二、Flink任务打包

笔者将写好的flink计算任务代码发到服务器(ubuntu16.04)，在服务器端进行任务的打包

1、将项目工程导入服务器中（mac下）

scp -r flink-project root@服务器ip:/wingcloud4/

2、将flink源码下的tools文件导入到服务器根目录下

读者可以去github自行下载tools文件，在如下位置

然后先进入flink-master再执行命令将tools导入到服务器根目录，命令如下

scp -r tools root@服务器ip:/

3、在服务器下预先装好maven

因为笔者flink-project这个文件下多个服务，所以笔者需要将flink计算服务打包

4、将flink-project下的flink计算服务进行打包

ps：当然，这里读者按照自己的项目来决定即可

进入后，执行一下打包命令，因为计算服务中有许多测试代码，maven的checkstyle会检查导致失败，所以加上-Dcheckstyle.skip=true可以跳过此类失败，如果有其他服务(例如公共服务被计算服务使用到的话，记得在公共服务目录下进行 mvn clean install打包下)

mvn clean assembly:assembly -Dcheckstyle.skip=true

打包完成后，会出现一个有target的目录，打包的的jar会放在里面，进入target目录会有一个后缀是jar-with-dependencies.jar的包

ubuntu@VM-0-3-ubuntu:~$ cd /wingcloud4/flink-project/analy/target/
ubuntu@VM-0-3-ubuntu:/wingcloud4/flink-project/analy/target$ ls
archive-tmp                                generated-sources
classes                                    maven-archiver
dependency-reduced-pom.xml                 maven-shared-archive-resources
analy-1.6.1.jar                            original-analy-1.6.1.jar
analy-1.6.1-jar-with-dependencies.jar      test-classes
analy-1.6.1-tests.jar

将analy-1.6.1-jar-with-dependencies.jar 转移到其他目录下

root@VM-0-3-ubuntu:/wingcloud4/flink-project/analy/target# cp analy-1.6.1-jar-with-dependencies.jar /wingcloud4

ok，任务打包完成！

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三、Flink任务提交

1、启动flink

https://blog.csdn.net/w_linux/article/details/85036558

2、任务提交

进入flink的bin下，执行如下命令

root@VM-0-3-ubuntu:/usr/local/flink/bin# ./flink run -c com.example.stream.ProcessData /wingcloud4/analy-1.6.1-jar-with-dependencies.jar -input-topic test7 --bootstrap.servers 服务器ip:9092 --zookeeper.connect 服务器ip:2181 --group.id myconsumer1

显示Starting execution of program即任务提交成功

解释下提交任务的命令

com.example.stream.ProcessData：核心计算程序，在com.example.stream包下，类名是ProcessData

/wingcloud4/analy-1.6.1-jar-with-dependencies.jar：之前任务打包的位置以及名称

-input-topic test7 ：kafka的topic是test7

--bootstrap.servers 服务器ip:9092 --zookeeper.connect 服务器ip:2181：kafka以及zookeeper的连接配置

3、查看任务

提交任务后，即可去flink的web界面查看提交的任务，如图显示running