Flink开发环境准备: centos-jdk8


linux-jdk8 - Flink开发环境准备

  • 一、基本介绍
  • 二、环境准备
    • 1.1 JDK环境
    • 1.2 开发工具
    • 1.3 Maven环境
  • 三、flink下载安装配置
    • 3.1 Flink下载
    • 3.2 flink本地模式安装 - linux
    • 3.3 常用配置
    • 3.4 日志的查看和配置
  • 四、单机 Standalone 的方式运行 Flink

Flink开发环境准备: centos-jdk8_第1张图片

一、基本介绍

  Flink底层源码是基于Java代码进行开发,在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外,还可以使用Scala、Python语言来进行编写Flink程序。

本文主要使用Java来编写Flink程序。

  • flink搭建在centos服务器:jdk环境1.8、flink单机 - 1.16.0版本
  • 开发环境搭建在win10系统:jdk环境1.8、idea、maven3.4.5

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下面来准备下Flink开发环境:

二、环境准备

1.1 JDK环境

  Flink核心模块均采用Java开发,所以运行环境需要依赖JDK,Flink可以基于类UNIX 环境中运行,例如:Linux、Max、OS、Windows等,在这些系统上运行Flink时都需要配置JDK环境。Flink早在1.15就要求使用JDK11,主要是为了用上比G1更优秀的ZGC。Flink1.16.0版本也支持使用JDK8,后续版本对JDK8的支持将会移除。

  • windows环境:

建议升级到JDK11,
JDK11 下载地址如下:https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk11-downloads.html
jdk1.8下载地址如下:https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html

  • linux环境:参考链接 - CentOS安装jdk的三种方法
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  考虑到Flink后期与一些大数据框架进行整合,这些大数据框架对JDK11的支持并不完善,例如:Hive3.1.3版本还不支持JDK11,所以本文采用JDK8来开发Flink。

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1.2 开发工具

  可以选择IntelliJ IDEA或者Eclipse作为Flink应用的开发IDE,Flink开发官方建议使用IntelliJ IDEA,因为它默认集成了Scala和Maven环境,使用更加方便。
  具体安装步骤详见:IntelliJ IDEA 安装及配置详细教程

博主使用IntelliJ IDEA开发工具.

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1.3 Maven环境

  通过IntelliJ IDEA进行开发Flink Application时,可以使用Maven来作为项目jar包管理工具,需要在本地安装Maven及配置Maven的环境变量,需要注意的是,Maven版本需要使用3.0.4及以上,否则编译或开发过程中会有问题。
  具体安装步骤详见:Maven下载安装及IDEA配置Maven的超详细教程

本文使用Maven3.5.4

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三、flink下载安装配置

3.1 Flink下载

  flink 从 1.10开始,windows上跑不起来,各种问题。windows当前能支持的最高版本是1.9.3,直接安装就行。
选择合适的版本下载,官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/flink/

本文选择的版本Flink1.16.0,Flink1.16.0版本官方文档地址:
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/
Flink开发环境准备: centos-jdk8_第2张图片

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3.2 flink本地模式安装 - linux

参考链接:【Flink入门】centos上flink安装部署(standalone模式)

注意:centos需要先安装jdk环境 ,参考链接 - CentOS安装jdk的三种方法

  1. 创建目录,将下载文件放入该目录;或者直接本地下载,执行如下命令:
wget http://mirrors.estointernet.in/apache/flink/flink-1.16.0/对应版本的安装包名称.tgz
# 示例 :下载flink1.16.0版本
wget http://mirrors.estointernet.in/apache/flink/flink-1.16.0/flink-1.16.0-bin-scala_2.11.tgz
  1. 解压安装包,执行命令:
tar -zxvf 安装包名称.tgz
# 示例 
tar -zxvf flink-1.16.0-bin-scala_2.11.tgz

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3.3 常用配置

1. 配置 TaskManager 的部署:
  flink安装包的/conf/slaves用于配置 TaskManager 的部署,默认配置下只会启动一个 TaskManager 进程,如果想增加一个 TaskManager 进程的,只需要文件中追加一行“localhost”。
也可以直接通过“ ./bin/taskmanager.sh start ”这个命令来追加一个新的 TaskManager:

./bin/taskmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all

2. 配置 JM 和 TM 的运行参数:
  flink安装包的/conf/flink-conf.yaml用于配置 JM 和 TM 的运行参数,常用配置有:

# The total process memory size for the JobManager.
# Note this accounts for all memory usage within the JobManager process, including JVM metaspace and other overhead.
# 包括JobManager进程中的所有内存使用,包括JVM元空间和其他开销
jobmanager.memory.process.size: 1600m

# The total process memory size for the TaskManager.
# Note this accounts for all memory usage within the TaskManager process, including JVM metaspace and other overhead.
# 这包括TaskManager进程中的所有内存使用,包括JVM元空间和其他开销
taskmanager.memory.process.size: 1728m

# To exclude JVM metaspace and overhead, please, use total Flink memory size instead of 'taskmanager.memory.process.size'.
# It is not recommended to set both 'taskmanager.memory.process.size' and Flink memory.
# 要排除JVM元空间和开销,请使用总Flink内存大小,而不是'taskmanager.memory.process.size'。不建议同时设置'taskmanager.memory.process. '和Flink内存
# taskmanager.memory.flink.size: 1280m

# The number of task slots that each TaskManager offers. Each slot runs one parallel pipeline.
# 每个任务管理器提供的任务槽数。每个插槽运行一个并行管道
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1

# The parallelism used for programs that did not specify and other parallelism.
# 用于未指定程序的并行度和其他并行度
parallelism.default: 1

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3.4 日志的查看和配置

  JobManager 和 TaskManager 的启动日志可以在 Flink binary 目录下的 Log 子目录中找到。Log 目录中以flink-{id}-${hostname}为前缀的文件对应的是 JobManager 的输出,其中有三个文件:

  • flink-${user}-standalonesession-${id}-${hostname}.log:代码中的日志输出
  • flink-${user}-standalonesession-${id}-${hostname}.out:进程执行时的stdout输出
  • flink-${user}-standalonesession-${id}-${hostname}-gc.log:JVM的GC的日志

  Log 目录中以flink-{id}-${hostname}为前缀的文件对应的是 TaskManager 的输出,也包括三个文件,和 JobManager 的输出一致。
日志的配置文件在 Flink binary 目录的 conf 子目录下,其中:

  • log4j-cli.properties:用 Flink 命令行时用的 log 配置,比如执行“ flink run”命令
  • log4j-yarn-session.properties:用 yarn-session.sh 启动时命令行执行时用的 log 配置
  • log4j.properties:无论是 Standalone 还是 Yarn 模式,JobManager 和 TaskManager 上用的 log 配置都是 log4j.properties。
      这三个“log4j.*properties”文件分别有三个“logback.*xml”文件与之对应,如果想使用 Logback 的同学,只需要把与之对应的“log4j.*properties”文件删掉即可,对应关系如下:
  • log4j-cli.properties -> logback-console.xml
  • log4j-yarn-session.properties -> logback-yarn.xml
  • log4j.properties -> logback.xml
      需要注意的是,flink-{id}-和{user}-taskexecutor-{hostname}都带有“,{id}”表示本进程在本机上该角色(JobManager 或 TaskManager)的所有进程中的启动顺序,默认从 0 开始。

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四、单机 Standalone 的方式运行 Flink

最简单的运行 Flink 应用的方法就是以单机 Standalone 的方式运行。

  1. 进入flink安装目录: cd 安装目录
  2. 启动集群:./bin/start-cluster.sh
  3. 打开 http://127.0.0.1:8081/ 就能看到 Flink 的 Web 界面。如果看不到,看centos服务器的8081端口防火墙是否打开。
#示例:新增防火墙开放端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=8081/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
firewall-cmd --list-all
  1. 停止集群:./bin/stop-cluster.sh

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