main方法Flink创建环境

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Flink第一章:环境搭建

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• 前言
• 一、Idea项目

• 1.创建项目
• 2.pom.依赖
• 3.DataSet
• 4.DataStreaming

• 二、环境搭建

• 1.Standalone
• 2.Flink on Yarn

• 总结

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前言

Flink也是现在现在大数据技术中火爆的一门,反正大数据的热门技术学的也差不多了,啃完Flink基本的大数据技术就差不多哦学完了.

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一、Idea项目

1.创建项目

略

2.pom.依赖

这里说明一下我选择的环境.
java8
scala2.12
flink采用最新的1.17
请大家根据自己的环境更换版本

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>groupId</groupId>
    <artifactId>FlinkTutorial</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>

        <flink.version>1.17.0</flink.version>
        <target.java.version>1.8</target.java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    </properties>


    <dependencies>
        <!-- 引入 Flink 相关依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.0</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <!-- 声明绑定到 maven 的 compile 阶段 -->
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    
</project>

3.DataSet

注:这里使用DataSet对数据进行批处理,但是在新版本flink中DataStreaming已经做到了流批一体,未来会慢慢移除DataSet接口,所以这里只是做个示例.

BatchWC.scala

package com.atguigu.chapter01

import org.apache.flink.api.scala.{AggregateDataSet, DataSet, ExecutionEnvironment, GroupedDataSet, createTypeInformation}


object BatchWC {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //2.读取文本数据
    val lineData: DataSet[String] = env.readTextFile("input/word.txt")

    //3.对数据进行处理
    val wordAneOne: DataSet[(String, Int)] = lineData.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1))

    val wordAndOneGroup: GroupedDataSet[(String, Int)] = wordAneOne.groupBy(0)

    val sum: AggregateDataSet[(String, Int)] = wordAndOneGroup.sum(1)

    sum.print()
  }
}

4.DataStreaming

DataStreaming进行批处理

BoundedStreamingWordCount.scala

package com.atguigu.chapter01

import org.apache.flink.streaming.api.scala._


object BoundedStreamingWordCount{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建一个流式执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //2.读取文本文件
    val lineDataStreaming: DataStream[String] = env.readTextFile("input/word.txt")

    //3.对数据进行处理
    val wordAneOne: DataStream[(String, Int)] = lineDataStreaming.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1))

    val wordAndOneGroup: KeyedStream[(String, Int), String] = wordAneOne.keyBy(_._1)

    val sum: DataStream[(String, Int)] = wordAndOneGroup.sum(1)

    sum.print()

    //4.执行方法
    env.execute()
  }
}

DataStreaming进行流处理

StreamingWC.scala

package com.atguigu.chapter01

import org.apache.flink.streaming.api.scala._


object StreamingWC{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建一个流式执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    //2.读取文本文件
    val lineDataStreaming: DataStream[String] = env.socketTextStream("hadoop102",7777)


    //3.对数据进行处理
    val wordAneOne: DataStream[(String, Int)] = lineDataStreaming.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1))

    val wordAndOneGroup: KeyedStream[(String, Int), String] = wordAneOne.keyBy(_._1)

    val sum: DataStream[(String, Int)] = wordAndOneGroup.sum(1)

    sum.print()

    //4.执行方法
    env.execute()
  }
}

这里我们选择对hadoop102的7777端口进行监听,所以要提前打开虚拟机.

输入数据查看结果

二、环境搭建

我们直接使用官方推荐最新版.

官方下载连接

1.Standalone

但节点模式,一般用于数据测试,我们在hadoop102上进行.
上传并解压文件

tar -xvf flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/module/
cd ../module/
mv flink-1.17.0/ flink

修改配置

本来单节点是不需要修改配置的,但是咱们虚拟机没有桌面,需要从外部访问,所以还是需要修改一下.

在203行修改,或者用vim的搜索功能.

启动Flink

./bin/start-cluster.sh

在Web UI界面查看一下

hadoop102:8081

现在我们跑一下官方的测试案例进行测试.

./bin/flink run ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar

然后直接停掉集群Flink就行了,命令行操作,咱们后边再说.

./bin/stop-cluster.sh

2.Flink on Yarn

修改环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

新增这一行是Flink文档中要求,我也不知道啥意思

然后source环境.

修改配置文件

vim ./conf/masters

vim ./conf/workers

修改完之后,启动集群.

因为我们在Yarn上完成任务,所以我们要启动Hadoop集群.

向Yar提交任务,有三证模式,其中包括.

会话模式,应用模式,单作业模式.

应用程序模式将在 YARN 上启动一个 Flink 集群，其中应用程序 jar 的 main() 方法在 YARN 中的 JobManager 上执行。 应用程序完成后，群集将立即关闭。您可以使用或通过取消 Flink 作业手动停止集群。

会话模式有两种操作模式：
附加模式（默认）：客户端将 Flink 集群提交到 YARN，但客户端继续运行，跟踪集群的状态。如果群集失败，客户端将显示错误。如果客户端被终止，它也会向群集发出关闭信号。yarn-session.sh
分离模式（或）：客户端将 Flink 集群提交到 YARN，然后客户端返回。需要再次调用客户端或 YARN 工具来停止 Flink 集群。-d–detachedyarn-session.sh

单作业模式
单作业集群模式将在 YARN 上启动一个 Flink 集群，然后在本地运行提供的应用程序 jar，最后将 JobGraph 提交给 YARN 上的 JobManager。如果传递参数，则客户端将在接受提交后停止。–detached

官方建议使用应用模式,并且单作业模式已经从1.15之后就被移除了,所以咱们只演示前两种.
如果日后工作有需要,自己看看文档就行了

应用模式
这里直接跑官方给的案例了.

./bin/flink run-application -t yarn-application ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar

记住这里给的项目appID 后边要用

查看项目

./bin/flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1682757957558_0001

停止项目

./bin/flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1682757957558_0001 ff18e3a66c94a581f8da0c027bbe4bc3

当集群上没有项目时,项目就会停止,这时在查看项目,就会报错.

由于当项目全部停止后,集群就会停止,所以当你的集群经常只跑单个项目时,就总会重启集群,所以生产中也不是最常用的.

生产中最常用的还是会话模式,它可以在没有项目运行的时候也使Flink集群处于启动状态.

会话模式
创建会话

bin/yarn-session.sh -nm test -d

-nm 指定会话名称

-d 将当前会话挂载到后台

启动成功后,有两条日志需要注意一下,一个是Web UI的网址,一个是关掉会话的方法.

我们先去Web查看一下

因为他是动态分配,所以显示的可用资源永远都是0,当任务提交时,他会向Yarn申请资源,然后执行任务.

我们将之前写的代码打包然后将其提交到hadoop102Flink文件

提交任务

记得要开启nc

./bin/flink run -c com.atguigu.chapter01.StreamingWC ./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

Web查看一下

可用资源还是0,但是这个任务已经跑一起来了,现在查看一下效果.

关闭项目.

关闭会话

echo "stop" | ./bin/yarn-session.sh -id application_1682757957558_0002

至此Flink环境搭建完成,建议保留快照

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总结

Flink是做数据实时分析必不可少的技术,也要学习.