Flink 搭建 单点、HA、ON YARN与提交作业方法

Hadoop与Flink HA架构图

Flink 1.15和1.14区别（5.16）

flink 1.15 要用java11且只支持java11不支持java8（可以jdbc落盘oracle），flink 1.14 用java 8或者 java 11都行（但jdbc连接不了oracle）

配置flink 1.15需要修改配置文件 vim conf/flink-conf.yaml

# 注释以下配置

#jobmanager.bind-host: localhost
#taskmanager.bind-host: localhost
#taskmanager.host: localhost
#rest.address: localhost
#rest.bind-address: localhost

注意：在flink 1.15中不注掉上面几项会访问不了web UI界面

其余配置项和1.14一样按下面操作即可。

Flink 环境

(1).环境简介

Flink 是一个分布式的流处理框架，所以实际应用一般都需要搭建集群环境。

需要准备 3台及以上 Linux 机器。具体要求如下：

⚫ 系统环境为 SUSE Linux Enterprise Server 12 SP5 版本。

⚫ 安装 Java 8。

⚫ 安装 Hadoop 集群，Hadoop 建议选择 Hadoop 2.7.5 以上版本。

⚫ 配置集群节点服务器间时间同步以及免密登录，关闭防火墙。

三台服务器的具体设置如下：

⚫ 节点服务器 1，IP 地址为 AIP地址

⚫ 节点服务器 2，IP 地址为 BIP地址

⚫ 节点服务器 3，IP 地址为 CIP地址

⚫ 节点服务器 4，IP 地址为 DIP地址

(2).解压

下载Flink: Apache Flink: 下载

执行解压命令，解压至指定目录

linux>tar zxvf flink-1.14.4-bin-scala2.12.taz  -C  /opt/install/flink/

(3).进入软件目录

linux>Cd  /home/oracle/debezium/flink-1.14.4

1.搭建Standalone 集群 单节点

(1).设置主 修改masters(flinkconf目录下)

linux>Vi conf/masters
删除掉localhost:8081
设置配置：AIP地址:8081

(2).设置从 修改workers(flinkconf目录下)

linux>Vi conf/workers
删除掉localhost
设置配置：   BIP地址
           CIP地址
           DIP地址

(3).设置主配文件 修改 flink-conf.yaml(flinkconf目录下)

linux>Vi conf/ flink-conf.yaml
    jobmanager.rpc.address: AIP地址 #设置jobManager的IP地址
       #设置HA高可用
    taskmanager.numberOfTaskSlots:2  #任务管理器数量任务插槽数默认是1，可以根据情况来设定
    parallelism.default:1  #并行度,默认是1

(4).下发文件

linux>Scp -r flink-1.14.4/  BIP地址: /opt/install/flink/
linux>Scp -r flink-1.14.4/  CIP地址: /opt/install/flink/
linux>Scp -r flink-1.14.4/  DIP地址: /opt/install/flink/

(5).启动

linux>bin/start-cluster.sh      //启动集群
linux>bin/stop-cluster.sh      //停止集群

(6)访问

打开浏览器输入 AIP地址:8081 访问flink

2.搭建Standalone 集群 HA

(1).设置主 修改masters(flinkconf目录下)

linux>Vi conf/masters
删除掉localhost:8081
设置配置：AIP地址:8081
        BIP地址:8081    

(2).设置从 修改workers(flink conf目录下)

linux>Vi conf/workers
删除掉localhost
设置配置：   BIP地址
           CIP地址
           DIP地址

(3).设置主配文件 修改 flink-conf.yaml(flinkconf目录下)

linux>Vi conf/ flink-conf.yaml
    jobmanager.rpc.address:    AIP地址 #设置jobManager的IP地址
       #设置HA高可用
    taskmanager.numberOfTaskSlots:2  #任务管理器数量任务插槽数默认是1，可以根据情况来设定
    parallelism.default:1  #并行度,默认是1
    high-availability:zookeeper       #使用zookeeper搭建高可用
    high-availability.storageDir:hdfs:///flink/ha/    # 存储JobManager的元数据到HDFS
    high-availability.zookeeper.quorum:BIP地址:2181,CIP地址:2181,DIP地址:2181     # 配置ZK集群地址

(4).下发文件

linux>Scp -r flink-1.14.4/conf  BIP地址: /opt/install/flink/flink-1.14.4/conf
linux>Scp -r flink-1.14.4/conf  CIP地址: /opt/install/flink/flink-1.14.4/conf
linux>Scp -r flink-1.14.4/conf  DIP地址: /opt/install/flink/flink-1.14.4/conf

(5).启动

linux>bin/start-cluster.sh      //启动集群
linux>bin/stop-cluster.sh      //停止集群

(6)访问

打开浏览器输入AIP地址:8081 或者BIP地址:8081 访问flink

3.搭建Flink On Yarn 集群 HA

YARN 模式的高可用和独立模式（Standalone）的高可用原理不一样。

Standalone 模式中, 同时启动多个 JobManager, 一个为“领导者”（leader），其他为“后备”

（standby）, 当 leader 挂了, 其他的才会有一个成为 leader。 而 YARN 的高可用是只启动一个 Jobmanager, 当这个 Jobmanager 挂了之后, YARN 会再次

启动一个, 所以其实是利用的 YARN的重试次数来实现的高可用。

(1).在 yarn-site.xml 中配置。(Hadoop/conf 下的配置文件)

linux>vi yarn-site.xml

      yarn.resourcemanager.am.max-attempts
      4
 
      The maximum number of application masterexecution attempts.
 

注意: 配置完不要忘记分发, 和重启 YARN。

(2).在 flink-conf.yaml 中配置(flink conf目录下)

linux>Vi conf/ flink-conf.yaml
    jobmanager.rpc.address: AIP地址 #设置jobManager的IP地址
       #设置HA高可用
    high-availability:zookeeper       #使用zookeeper搭建高可用
    high-availability.storageDir:hdfs:///flink/ha/    # 存储JobManager的元数据到HDFS
    high-availability.zookeeper.quorum:BIP地址:2181,CIP地址:2181,DIP地址:2181     # 配置ZK集群地址
 
#设置yarn
yarn.application-attempts:3 #尝试3次

(3).启动 yarn-session。 (flink conf目录下)

linux> bin/yarn-session.sh -nm test  //测试yarn session

(4).杀死 JobManager, 查看复活情况。

注意: yarn-site.xml 中配置的是 JobManager 重启次数的上限, flink-conf.xml 中的次数应该

小于这个值

(5).yarn-session可用参数解读：

常用参数： -d

$ bin/yarn-session.sh -nmtest(名称) -d

⚫ -d：分离模式，如果你不想让 FlinkYARN 客户端一直前台运行，可以使用这个参数，

即使关掉当前对话窗口，YARN session 也可以后台运行。

⚫-jm(--jobManagerMemory)：配置 JobManager 所需内存，默认单位 MB。 ⚫ -nm(--name)：配置在 YARNUI 界面上显示的任务名。

⚫ -qu(--queue)：指定 YARN 队列名。

⚫-tm(--taskManager)：配置每个 TaskManager 所使用内存。

注意：Flink1.11.0 版本不再使用-n 参数和-s 参数分别指定TaskManager 数量和 slot 数量，

YARN 会按照需求动态分配 TaskManager 和 slot。所以从这个意义上讲，YARN 的会话模式也

不会把集群资源固定，同样是动态分配的。

YARN Session 启动之后会给出一个 web UI 地址以及一个 YARN applicationID，

用户可以通过 web UI 或者命令行两种方式提交作业。

向集群提交作业

1. 程序打包

（1）设置maven

为方便自定义结构和定制依赖，可以引入插件 maven-assembly-plugin进行打包。

在 FlinkTutorial 项目的 pom.xml 文件中添加打包插件的配置，具体如下：

 
     
         
                org.apache.maven.plugins
                    maven-assembly-plugin
                    3.0.0 
     
        
                jar-with-dependencies
         
     
         
                 
                            make-assembly 
                            package 
                         
                            single 
                     
                 
         
         
     

（2）插件配置完毕后，可以使用IDEA 的 Maven 工具执行 package 命令

打 包 完 成 后 ， 在 target 目 录 下 即 可 找 到 所 需 JAR 包 ， JAR 包 会 有 两 个 ，

FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar和 FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar，因

为集群中已经具备任务运行所需的所有依赖，所以建议使用 FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar。

2. 在 Web UI 上提交作业

（1）任务打包完成后，打开 Flink 的 WEB UI 页面，在右侧导航栏点击“Submit New

Job”，然后点击按钮“+ Add New”，选择要上传运行的 JAR 包，如图所示。

此图JAR 包上传完成

（2）点击该 JAR 包，出现任务配置页面，进行相应配置。

主要配置程序入口主类的全类名，任务运行的并行度，任务运行所需的配置参数和保存点

路径等，如图 1-1所示，配置完成后，即可点击按钮“Submit”，将任务提交到集群运行。

                                                               图 1-1 任务提交参数配置

（3）任务提交成功之后，可点击左侧导航栏的“Running Jobs”查看程序运行列表情况，

                                                                如图 1-2 所示。

                                                                图 1-2 任务运行列表

（4）点击该任务，可以查看任务运行的具体情况，也可以通过点击“Cancel Job”结束任

务运行，如图 1-3所示

                                                                图 1-3 任务运行具体情况查看

3. 命令行提交作业

除了通过 WEB UI 界面提交任务之外，也可以直接通过命令行来提交任务

（1）首先需要启动集群。

linux> bin/start-cluster.sh

（2）在其中一台下执行以下命令启动 netcat

linux> nc -lk 7777

（3）进入到 Flink 的安装路径下，在命令行使用 flink run 命令提交作业

linux> bin/flink run -yd -m yarn-cluster -cjar包内类名 -yDyarn.provided.lib.dirs="hdfs:///flink依赖位置"  jar包位置

这里的参数 –m 指定了提交到的 JobManager，-c 指定了入口类

（4）在浏览器中打开 Web UI，http://IP:8081 查看应用执行情况，如图 1-4 所示

                                                        图 1-4 Web UI 界面查看任务运行状况

用 netcat 输入数据，可以在 TaskManager 的标准输出（Stdout）看到对应的统计结果。

（5）在 log 日志中，也可以查看执行结果，需要找到执行该数据任务的 TaskManager 节点

查看日志。

4.flink on yarn 提交作业

（1）通过 Web UI 提交作业

这种方式比较简单，与上文所述 Standalone 部署模式基本相同。

（2）通过命令行提交作业

① 将 Standalone 模式讲解中打包好的任务运行 JAR 包上传至集群

② 执行以下命令将该任务提交到已经开启的 Yarn-Session 中运行。

linux> bin/flink run -c com.atguigu.wc.StreamWordCountFlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

客户端可以自行确定 JobManager 的地址，也可以通过-m 或者-jobmanager 参数指定

JobManager 的地址，JobManager 的地址在 YARN Session 的启动页面中可以找到。

③ 任务提交成功后，可在 YARN 的 Web UI 界面查看运行情况。

http://AIP地址:8088/cluster 访问yarn

                                                        图 1-5 YARN 的 Web UI 界面

如图 1-5 所示，从图中可以看到创建的 Yarn-Session 实际上是一个 Yarn 的

Application，并且有唯一的Application ID。

④也可以通过 Flink 的 Web UI 页面查看提交任务的运行情况，如图1-6 所示。

                                                        图 1-6 Flink 的 Web UI 页面

命令行提交作业例子：

linux>flink run -yd -m yarn-cluster -cLocalHostTest.AC_SUB_REGIST_INFO   -yDyarn.provided.lib.dirs="hdfs:///flink/lib"  /root/packet/FlinkTest-1.0-SNAPSHOT.jar