大数据-玩转数据-FLINK(Yarn模式)的安装与部署

一、为什么要用Flink on Yarn HA 模式

默认情况下，Flink 只有一个JobManager，这将导致单点故障，使用JobManager HA ，集群可以从单点故障中恢复，从而避免单点故障，我们可以在Standalone 或 Flink on Yarn 集群下配置Flink集群HA（高可用性）。而Flink on Yarn的高可用性其实主要是利用Yarn的任务恢复机制实现的。生产环境推荐使用Yarn。

首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、Spark、Flink等等，那么如果它们全基于on Yarn就可以完成资源分配，减少单个实例集群的维护，提高集群的利用率。

其次，Flink 是大数据计算框架，不是资源调度框架，这并不是它的强项；所以还是应该让专业的框架做专业的事，和其他资源调度框架集成更靠谱。而在目前大数据生态中，国内应用最为广泛的资源管理平台就是 YARN 了。在强大的 YARN 平台上 Flink 是如何集成部署的。整体来说，YARN 上部署的过程是：客户端把 Flink 应用提交给 Yarn 的 ResourceManager,Yarn 的 ResourceManager 会向 Yarn 的 NodeManager 申请容器。在这些容器上，Flink 会部署JobManager 和 TaskManager 的实例，从而启动集群。Flink 会根据运行在 JobManger 上的作业所需要的 Slot 数量动态分配 TaskManager 资源。

而且，Flink on Yarn模式安装部署要做的其实不多，正常的步骤：上传二进制包 ，解压，更改文件名称，配置环境变量。

再有，Fink on Yarn 有两种内存管理模式。

内存集中管理模式：在Yarn中初始化一个Flink集群，开辟指定的资源，之后我们提交的Flink Jon都在这个Flink yarn-session中，也就是说不管提交多少个job，这些job都会共用开始时在yarn中申请的资源。这个Flink集群会常驻在Yarn集群中，除非手动停止。

内存Job管理模式【推荐使用】：在Yarn中，每次提交job都会创建一个新的Flink集群，任务之间相互独立，互不影响并且方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。

二、Flink on Yarn HA 模式部署

2.1、基本环境搭建

2.1.1、克隆出虚拟机并创建hadoop用户

hadoop100,hadoop101,hadoop102，hadoop103,hadoop104 五台虚拟机（虚拟机配置见虚拟机环境搭建）及补充

登录root 用户，创建hadoop用户（useradd hadoop）
修改hadoop密码（passwd hadoop）
给hadoop用赋予root 权限
修改 /etc/passwd 文件，找到如下行，把用户ID修改为 0 ，如下所示：

admin:x:500:500:admin:/home/tommy:/bin/bash

改为：

admin:x:0:500:admin:/home/tommy:/bin/bash

2.1.2、修改虚拟机 hostname

[root@hadoop100 ~]# vi /etc/hostname 

重启后生效

2.1.3、修改虚拟机 hosts

[root@hadoop100 ~]# vi /etc/hosts

2.1.4、设置虚拟机的免密登录

免密登录参考

2.1.5、关闭虚拟机防火墙

[root@hadoop100 ~]# systemctl disable firewalld

[root@hadoop100 ~]#  chkconfig iptables off

2.1.6、目录规划

规划安装目录：/home/hadoop/apps
规划数据目录：/home/hadoop/data
注：apps和data文件夹需要自己单独创建

2.1.7、安装配置JDK 1.8

https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8
下载 jdk-8u371-linux-x64.tar.gz
将安装包上传到hadoop100 /home/hadoop/apps 目录下，没有则创建它。
解压

[root@hadoop100 apps]# tar -zxvf jdk-8u371-linux-x64.tar.gz

改名

[root@hadoop100 apps]# mv jdk1.8.0_371 jdk1.8

配置JAVA_HOME

[root@hadoop100 apps]# vi /etc/profile

末尾加上

export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

[root@hadoop100 apps]# source /etc/profile

[root@hadoop100 apps]# java -version

openjdk version "1.8.0_161"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_161-b14)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.161-b14, mixed mode)

分发该目录到其它四个节点并让环境生效

[root@hadoop100 apps]# scp -r /home/hadoop/apps/ hadoop101:/home/hadoop/apps/

[root@hadoop100 apps]# scp -r /etc/profile hadoop101:/etc/

[root@hadoop101 ~]# source /etc/profile

2.2、开装hadoop集群环境

Hadoop 节点：hadoop100,hadoop101,hadoop102

2.2.1、下载Hadoop安装包

下载地址 https://hadoop.apache.org/releases.html
Binary 已编辑好 ，source 需要编辑
将 hadoop-2.10.1.tar.gz 拷贝到 app 目录下，hadoop用户

解压

[root@hadoop100 apps]# tar -zxvf hadoop-2.10.1.tar.gz

2.2.2、修改Hadoop相关配置文件

[root@hadoop100 apps]# cd hadoop-2.10.1/etc/hadoop/

配置hadoop-env.sh

[root@hadoop100 hadoop]# vi hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8
export HADOOP_LOG_DIR=/home/hadoop/data/hadoop_repo/logs/hadoop

配置yarn-env.sh

[root@hadoop100 hadoop]# vi yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8
export YARN_LOG_DIR=/home/hadoop/data/hadoop_repo/logs/yarn

配置core-site.xml

[root@hadoop100 hadoop]# vi core-site.xml

        
                fs.defaultFS</name>
                hdfs://hadoop100:9000</value>
        </property>
        
                hadoop.tmp.dir</name>
                /home/hadoop/data/hadoop_repo</value>
        </property>
</configuration>

配置hdfs-site.xml

[root@hadoop100 hadoop]# vi hdfs-site.xml

     
         dfs.replication</name>
         2</value>
          HDFS 的数据块的副本存储个数, 默认是3</description>
     </property>
	 
          dfs.secondary.http.address</name>
          hadoop100:50090</value>
          secondarynamenode 运行节点的信息，和 namenode 不同节点</description>
     </property>   
</configuration>

配置 yarn-site.xml

[root@hadoop100 hadoop]# vi yarn-site.xml

       
       yarn.resourcemanager.hostname</name>
             hadoop100</value>
       </property>
        
       
            yarn.nodemanager.aux-services</name>
            mapreduce_shuffle</value>
            YARN 集群为 MapReduce 程序提供的 shuffle 服务</description>
       </property>
</configuration>

配置mapred-site.xml
改名

[root@hadoop100 hadoop]# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

[root@hadoop100 hadoop]# vi mapred-site.xml

        
             mapreduce.framework.name</name>
             yarn</value>
        </property>
</configuration>

配置slaves

[root@hadoop100 hadoop]# vi slaves 

hadoop101
hadoop102

2.2.3、分发安装目录

将hadoop100上修改的后的Hadoop安装目录复制到其它两个节点hadoop101,hadoop102

[root@hadoop100 apps]# scp -r hadoop-2.10.1 hadoop101:/home/hadoop/apps/

2.2.4、HDFS 格式化

在hadoop100 上进行格式化
在 /home/hadoop/apps/hadoop-2.10.1目录下

[root@hadoop100 hadoop-2.10.1]# bin/hdfs namenode -format

2.2.5、启动hadoop

[root@hadoop100 hadoop-2.10.1]# sbin/start-all.sh 

2.2.6、验证

[root@hadoop100 hadoop-2.10.1]# jps
7248 NameNode
7444 SecondaryNameNode
7597 ResourceManager
7869 Jps

[root@hadoop101 hadoop]# jps
7204 Jps
6667 DataNode
7080 NodeManager

[root@hadoop102 hadoop]# jps
6697 DataNode
6810 NodeManager
6942 Jps

2.2.7、 配置HADOOP_HOME环境变量

为了后面操作方便，配置hadoop100 的HADOOP_HOME
在前面JAVA_HOME基础上添加

export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.10.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

2.3、开装ZooKeeper集群

在hadoop100、hadoop101 、hadoop102配置ZooKeeper集群

2.3.1、下载ZooKeeper 安装包

https://www.apache.org/dyn/closer.lua/zookeeper/zookeeper-3.8.1/apache-zookeeper-3.8.1-bin.tar.gz
需要下载bin包， apache-zookeeper-3.8.1-bin.tar.gz

hadoop用户登录(已有root权限)

[root@hadoop100 apps]#  tar -zxvf apache-zookeeper-3.8.1-bin.tar.gz

2.3.2、配置zookeeper

文件更名

[root@hadoop100 apps]# mv apache-zookeeper-3.8.1-bin zookeeper-3.8.1

配置文件更名

[root@hadoop100 apps]# cd apache-zookeeper-3.8.1-bin/conf

[root@hadoop100 conf]# mv zoo_sample.cfg zoo.cfg 

配置zoo.cfg
没有data,log目录创建,注：端口后面不能有空格

dataDir=/home/hadoop/apps/zookeeper-3.8.1/data
dataLogDir=/home/hadoop/apps/zookeeper-3.8.1/log
server.1=hadoop100:2888:3888
server.2=hadoop101:2888:3888
server.3=hadoop102:2888:3888

创建myid文件,并在文件中输入数字0
进入data目录

[root@hadoop100 data]# vi myid
1

为方便管理，在hadoop100上添加zookeeper环境变量（在前面环境变量基础上）

export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.10.1
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/apps/zookeeper-3.8.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin

环境变量生效

[root@hadoop100 apps]# source /etc/profile

将配置好的安装包复制到hadoop101,hadoop102节点

[root@hadoop100 apps]# scp -r zookeeper-3.8.1/  hadoop101:/home/hadoop/apps/

修改hadoop101,hadoop102节点上的myid
分别为 2和3
将修改好的环境变量文件分发到hadoop101,hadoop102
注意：改集群环境变量为专用，如果安装有其它应用，小心环境变量被覆盖，就只能单独修改

[root@hadoop100 apps]# scp /etc/profile hadoop101:/etc/

source 让hadoop101,hadoop102上环境变量生效

2.3.3、启动ZooKeeper 集群

分别在hadoop100、hadoop101、hadoop102启动ZooKeeper

[root@hadoop100 apps]# zkServer.sh start

5040 SecondaryNameNode
6914 QuorumPeerMain
6949 Jps
4838 NameNode
5196 ResourceManager

2.3.4、验证

看到QuorumPeerMain进程表示启动成功

[root@hadoop100 conf]# zkServer.sh status

分别在三台主机上查看，发现
ZooKeeper 有一个 leader,两个 follower 节点

2.4 开装Flink on Yarn 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leader，其他为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。
请注意，在YARN上部署时，Flink管理​​high-availability.cluster-id​​配置参数。Flink默认将其设置为YARN应用程序的ID。在YARN上部署HA集群时，你不应该覆盖这个参数。集群ID是用来区分HA后端（例如Zookeeper）的多个HA集群的。覆盖这个配置参数会导致多个YARN集群相互影响

2.4.1 、相对于Yarn的Hadoop环境修改

我们先对hadoop100 中 yarn-site.xml 设置提交应用程序的最大尝试次数，设置不检查虚拟内存的值，不然内存不够会报错
在/home/hadoop/apps/hadoop-2.10.1/etc/hadoop目录下

[root@hadoop100 hadoop]# vi yarn-site.xml

	yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name>
	4</value>
	
		The maximum number of application master execution attempts.
	</description>
</property>
<!-- 设置不检查虚拟内存的值，不然内存不够会报错 -->
	
		yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
		false</value>
	</property>
	
		yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
		false</value>
	</property>

将修改后的配置文件分发到hadoop101、hadoop102

[root@hadoop100 hadoop]# scp yarn-site.xml hadoop101:/home/hadoop/apps/hadoop-2.10.1/etc/hadoop/

重启hadoop及zookeeper集群

2.4.1、下载Flink安装包

https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.17.0/flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz

2.3.2、解压Flink安装包

首先在hadoop100上解压一份新的Flink安装包

[root@BIGDATA ~] tar -zxvf  flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz

[root@BIGDATA ~]cd flink-1.17.0/

2.3.3、配置Flink

在前面基础上增加环境变量

[root@hadoop100 apps]# vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.10.1
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/apps/zookeeper-3.8.1
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
export FLINK_HOME=/home/hadoop/apps/flink-1.17.0export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$FLINK_HOME/bin

环境生效

[root@hadoop100 apps]# source /etc/profile

配置flink-conf.yaml

[root@hadoop100 conf]# vi flink-conf.yaml

high-availability.type: zookeeper

# JobManager元数据保留在文件系统storageDir中 指向此状态的指针存储在ZooKeeper中
high-availability.storageDir: hdfs://hadoop100:9000/flink/ha-yarn
#
# # Zookeeper集群 修改自己的集群
high-availability.zookeeper.quorum: hadoop100:2181,hadoop101:2181
#
# # 在zookeeper下的根目录
high-availability.zookeeper.path.root: /flink_yarn
#
# # zookeeper节点下的集群ID 该节点下放置了集群所需的所有协调数据 多个flink集群连接同一套zookeeper集群需要配置各自不同的集群ID，官方建议这个配置最好去掉，因为在 Yarn（以及Mesos）模式下，cluster-id 如果不配置的话，会配置成 Yarn 上的 Application ID ，从而可以保证唯一性。 (不配，如果配的话，启动两个及以上job会报错)
#high-availability.cluster-id: /default_yarn
#
# # 单个flink job重启次数 必须小于等于yarn-site.xml中Application Master配置的尝试次数
yarn.application-attempts: 4
#
#如果 ZooKeeper 在 Kerberos 的安全模式下运行
#
## default is "zookeeper". If the ZooKeeper quorum is configured
## with a different service name then it can be supplied here.
#
#zookeeper.sasl.service-name: zookeeper
#
## default is "Client". The value needs to match one of the values
## configured in "security.kerberos.login.contexts".
#zookeeper.sasl.login-context-name: Client

在前面环境变量基础上添加

export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

[root@hadoop100 ~]# vi /etc/profile

export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.10.1
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/apps/zookeeper-3.8.1
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin

分配置完的解压包 发到hadoop101、hadoop102

2.3.4、启动Flink 集群

在yarn上启动一个Flink主要有两种方式：

启动一个Yarn session(在yarn集群内部初始化一个Flink集群常驻，一直运行)

直接在yarn上提交运行Flink作业（每次提交一个job到yarn集群，yarn集群开辟资源初始化一个Flink集合）

Flink提供了yarn上运行的3模式，分别为Application Mode(1.12), Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式。

Application Mode会在Yarn上启动集群, 应用jar包的main函数(用户类的main函数)将会在JobManager上执行. 只要应用程序执行结束, Flink集群会马上被关闭. 也可以手动停止集群。与Per-Job-Cluster的区别: 就是Application Mode下, 用户的main函数是在集群中(job manager)执行的。

官方建议:
出于生产的需求, 我们建议使用Per-job or Application Mode,因为他们给应用提供了更好的隔离!

一个Job会对应一个Flink集群，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向yarn申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。独享Dispatcher和ResourceManager，按需接受资源申请；适合规模大长时间运行的作业。每次提交都会创建一个新的flink集群，任务之间互相独立，互不影响，方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。

Yarn模式的高可用和Standalone模式的高可用原理不一样.
Standalone模式中, 同时启动多个Jobmanager, 一个为leader其他为standby, 当leader挂了, 其他的才会有一个成为leader。
yarn的高可用是同时只启动一个Jobmanager, 当这个Jobmanager挂了之后, yarn会再次启动一个， 其实是利用的yarn的重试次数来实现的高可用。

在hadoop100上启动Flink on yarn HA集群
在/home/hadoop/apps/flink-1.17.0目录下

[root@hadoop100 flink-1.17.0]# bin/yarn-session.sh -n 2

2.3.5、验证

http://192.168.220.100:8088/cluster

https://blog.51cto.com/u_12902538/5394081
https://blog.csdn.net/wuxintdrh/article/details/106885847