《黑马程序员》分布式内存计算Flink环境部署

分布式内存计算Flink环境部署

注意

本小节的操作，基于：大数据集群（Hadoop生态）安装部署环节中所构建的Hadoop集群

如果没有Hadoop集群，请参阅前置内容，部署好环境。

简介

Flink同Spark一样，是一款分布式内存计算引擎，可以支撑海量数据的分布式计算。

Flink在大数据体系同样是明星产品，作为最新一代的综合计算引擎，支持离线计算和实时计算。

在大数据领域广泛应用，是目前世界上除去Spark以外，应用最为广泛的分布式计算引擎。

我们将基于前面构建的Hadoop集群，部署Flink Standalone集群

Spark更加偏向于离线计算而Flink更加偏向于实时计算。

安装

1. 【node1操作】下载安装包

   wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.10.0/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz
   
   # 解压
   tar -zxvf flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz -C /export/server/
   
   # 软链接
   ln -s /export/server/flink-1.10.0 /export/server/flink
   

2. 【node1操作】修改配置文件，conf/flink-conf.yaml

   # jobManager 的IP地址
   jobmanager.rpc.address: node1
   # JobManager 的端口号
   jobmanager.rpc.port: 6123
   # JobManager JVM heap 内存大小
   jobmanager.heap.size: 1024m
   # TaskManager JVM heap 内存大小
   taskmanager.heap.size: 1024m
   # 每个 TaskManager 提供的任务 slots 数量大小
   taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
   #是否进行预分配内存，默认不进行预分配，这样在我们不使用flink集群时候不会占用集群资源
   taskmanager.memory.preallocate: false
   # 程序默认并行计算的个数
   parallelism.default: 1
   #JobManager的Web界面的端口（默认：8081）
   jobmanager.web.port: 8081
   

3. 【node1操作】，修改配置文件，conf/slaves

   node1
   node2
   node3
   

4. 【node1操作】分发Flink安装包到其它机器

   cd /export/server
   scp -r flink-1.10.0 node2:`pwd`/
   scp -r flink-1.10.0 node3:`pwd`/
   

5. 【node2、node3操作】

   # 配置软链接
   ln -s /export/server/flink-1.10.0 /export/server/flink
   

6. 【node1操作】，启动Flink

   /export/server/flink/bin/start-cluster.sh
   

7. 验证Flink启动

   # 浏览器打开
   http://node1:8081
   

8. 提交测试任务

   【node1执行】

   /export/server/flink/bin/flink run /export/server/flink-1.10.0/examples/batch/WordCount.jar