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Flink(二)CentOS7.5搭建Flink1.6.1分布式集群
一. Flink的下载
安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html ,选择对应Hadoop的Flink版本下载
[admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
[admin@node21 software]$ ll
-rw-rw-r-- 1 admin admin 301867081 Sep 15 15:47 flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
Flink 有三种部署模式,分别是 Local、Standalone Cluster 和 Yarn Cluster。
三. Standalone 模式
快速入门教程地址:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/setup_quickstart.html
1. 软件要求
- Java 1.8.x或更高版本,
- ssh(必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本)
集群部署规划
节点名称 | master | worker | zookeeper |
node21 | master | | zookeeper |
node22 | master | worker | zookeeper |
node23 | | worker | zookeeper |
2. 解压
[admin@node21 software]$ tar zxvf flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz -C /opt/module/
[admin@node21 software]$ cd /opt/module/
[admin@node21 module]$ ll
drwxr-xr-x 8 admin admin 125 Sep 15 04:47 flink-1.6.1
3. 修改配置文件
[admin@node21 conf]$ ls
flink-conf.yaml log4j-console.properties log4j-yarn-session.properties logback.xml masters sql-client-defaults.yaml
log4j-cli.properties log4j.properties logback-console.xml logback-yarn.xml slaves zoo.cfg
修改flink/conf/masters,slaves,flink-conf.yaml
[admin@node21 conf]$ sudo vi masters
node21:8081
[admin@node21 conf]$ sudo vi slaves
node22
node23
[admin@node21 conf]$ sudo vi flink-conf.yaml
taskmanager.numberOfTaskSlots:2
jobmanager.rpc.address: node21
可选配置:
- 每个JobManager(
jobmanager.heap.mb
)的可用内存量, - 每个TaskManager(
taskmanager.heap.mb
)的可用内存量, - 每台机器的可用CPU数量(
taskmanager.numberOfTaskSlots
), - 集群中的CPU总数(
parallelism.default
)和 - 临时目录(
taskmanager.tmp.dirs
)
4. 拷贝安装包到各节点
[admin@node21 module]$ scp -r flink-1.6.1/ admin@node22:`pwd`
[admin@node21 module]$ scp -r flink-1.6.1/ admin@node23:`pwd`
5. 配置环境变量
配置所有节点Flink的环境变量
[admin@node21 flink-1.6.1]$ sudo vi /etc/profile
export FLINK_HOME=/opt/module/flink-1.6.1
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin
[admin@node21 flink-1.6.1]$ source /etc/profile
6. 启动flink
[admin@node21 flink-1.6.1]$ ./bin/start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host node21.
Starting taskexecutor daemon on host node22.
Starting taskexecutor daemon on host node23.
jps查看进程
7. WebUI查看
http://node21:8081
8. Flink 的 HA
首先,我们需要知道 Flink 有两种部署的模式,分别是 Standalone 以及 Yarn Cluster 模式。对于 Standalone 来说,Flink 必须依赖于 Zookeeper 来实现 JobManager 的 HA(Zookeeper 已经成为了大部分开源框架 HA 必不可少的模块)。在 Zookeeper 的帮助下,一个 Standalone 的 Flink 集群会同时有多个活着的 JobManager,其中只有一个处于工作状态,其他处于 Standby 状态。当工作中的 JobManager 失去连接后(如宕机或 Crash),Zookeeper 会从 Standby 中选举新的 JobManager 来接管 Flink 集群。
对于 Yarn Cluaster 模式来说,Flink 就要依靠 Yarn 本身来对 JobManager 做 HA 了。其实这里完全是 Yarn 的机制。对于 Yarn Cluster 模式来说,JobManager 和 TaskManager 都是被 Yarn 启动在 Yarn 的 Container 中。此时的 JobManager,其实应该称之为 Flink Application Master。也就说它的故障恢复,就完全依靠着 Yarn 中的 ResourceManager(和 MapReduce 的 AppMaster 一样)。由于完全依赖了 Yarn,因此不同版本的 Yarn 可能会有细微的差异。这里不再做深究。
1) 修改配置文件
修改flink-conf.yaml,HA模式下,jobmanager不需要指定,在master file中配置,由zookeeper选出leader与standby。
#jobmanager.rpc.address: node21
high-availability:zookeeper #指定高可用模式(必须)
high-availability.zookeeper.quorum:node21:2181,node22:2181,node23:2181 #ZooKeeper仲裁是ZooKeeper服务器的复制组,它提供分布式协调服务(必须)
high-availability.storageDir:hdfs:///flink/ha/ #JobManager元数据保存在文件系统storageDir中,只有指向此状态的指针存储在ZooKeeper中(必须)
high-availability.zookeeper.path.root:/flink #根ZooKeeper节点,在该节点下放置所有集群节点(推荐)
high-availability.cluster-id:/flinkCluster #自定义集群(推荐)
state.backend: filesystem
state.checkpoints.dir: hdfs:///flink/checkpoints
state.savepoints.dir: hdfs:///flink/checkpoints
修改conf/zoo.cfg
server.1=node21:2888:3888
server.2=node22:2888:3888
server.3=node23:2888:3888
修改conf/masters
node21:8081
node22:8081
修改slaves
node22
node23
同步配置文件conf到各节点
2) 启动HA
先启动zookeeper集群各节点(测试环境中也可以用Flink自带的start-zookeeper-quorum.sh),启动dfs ,再启动flink
[admin@node21 flink-1.6.1]$ start-cluster.sh
WebUI查看,这是会自动产生一个主Master,如下
3) 验证HA
手动杀死node22上的master,此时,node21上的备用master转为主mater。
4)手动将JobManager / TaskManager实例添加到群集
您可以使用bin/jobmanager.sh
和bin/taskmanager.sh
脚本将JobManager和TaskManager实例添加到正在运行的集群中。
添加JobManager
bin/jobmanager.sh ((start|start-foreground) [host] [webui-port])|stop|stop-all
添加TaskManager
bin/taskmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all
[admin@node22 flink-1.6.1]$ jobmanager.sh start node22
新添加的为从master。
9. 运行测试任务
cd /usr/local/flink/bin
./flink run /usr/local/flinkjob-1.0.jar
二、flink原理
1. flink支持实时流(stream)处理、批(batch)处理
2.flink架构图
3.flink的基础组件:
4.flink的流处理(低延时)与批处理(高吞吐)
5.flink的应用场景