Flink on YARN 共享模式：入门与实践
Apache Flink 是一种流处理框架，广泛应用于大数据实时处理场景。而 YARN 是 Hadoop 的资源管理器，用于管理集群资源。本文将介绍如何在 YARN 环境下使用 Flink 的共享模式，并提供代码示例，帮助读者快速上手。
1. Flink 的共享模式简介
在 Flink 的共享模式下，多个作业可以共享同一个 Flink 集群，这样可以充分利用资源，提高集群的资源利用率。共享模式使用 YARN 作为资源管理器，通过 YARN 的动态资源分配功能，使得资源的使用更加灵活。
2. 环境准备
2.1. Flink 和 YARN 环境搭建
首先，确保你已经在集群中安装了 Hadoop 和 Flink。Flink 的版本需要与 Hadoop 版本兼容。
2.2. 启动 YARN
启动 YARN 资源管理器和节点管理器：
start-dfs.sh
start-yarn.sh
2.3. 上传 Flink 到 HDFS
将 Flink 的二进制文件上传到 HDFS：
hdfs dfs -put /path/to/flink-bin /flink
2.4. 配置 Flink
找到 conf/flink-conf.yaml 文件并作如下配置：
jobmanager.address: <jobmanager-host>
jobmanager.web.port: 8081
yarn.application.id: flink-session
3. 提交作业
现在，我们准备提交一个 Flink 作业到 YARN。以下是一个简单的 WordCount 示例。
3.1. WordCount 示例代码
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> text = env.readTextFile("hdfs://<your-hdfs-path>/input.txt");
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text
.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.sum(1);
counts.writeAsText("hdfs://<your-hdfs-path>/output.txt");
env.execute("WordCount Example");
}
public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : value.split("\\s")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}
}
3.2. 提交作业的命令
使用以下命令在 YARN 上提交作业：
bin/flink run -m yarn-cluster -c your.pkg.WordCount /path/to/yourflinkjob.jar
4. 共享模式的优点
在 YARN 的共享模式下，多个 Flink 作业可以共用集群的资源。这种模式减少了资源浪费。例如，在运行低流量作业时，可以将其与其他高流量作业共存，以利用未使用的资源。
4.1. 资源利用率
以下是共享资源利用率的饼状图，展示了不同类型作业的资源占用情况：
pie
title 资源利用率
"高流量作业": 70
"低流量作业": 30
5. YARN 和 Flink 的关系
在 Flink 和 YARN 的结构中，YARN 作为资源管理器，为 Flink 提供资源。Flink 作业通过 YARN 来申请和释放资源。以下是 Flink 和 YARN 的关系图：
erDiagram
YARN {
string applicationId "应用程序ID"
string resourceManager "资源管理器"
string nodeManager "节点管理器"
}
Flink {
string jobId "作业ID"
string taskManager "任务管理器"
string jobManager "作业管理器"
}
YARN ||--|| Flink : manages
6. 总结
在本文中，我们介绍了如何使用 Flink 和 YARN 共享模式来实现高效的资源利用。通过简单的 WordCount 示例代码，希望帮助读者能够快速上手 Flink 作业的提交和管理。此外，我们也讨论了共享模式的优点，并使用了饼状图和关系图来可视化资源的使用情况。
最后，使用 Flink on YARN 的共享模式，可以大幅度提高计算资源的使用效率，是大数据处理过程中的一种重要实践。
