站長(zhǎng)資訊網(wǎng)一. Flink的下載
安裝包下載地址：http://flink.apache.org/downloads.html ，選擇對(duì)應(yīng)Hadoop的Flink版本下載
[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 有三種部署模式，分別是 Local、Standalone Cluster 和 Yarn Cluster。
二.Local模式
對(duì)于 Local 模式來(lái)說(shuō)，JobManager 和 TaskManager 會(huì)公用一個(gè) JVM 來(lái)完成 Workload。如果要驗(yàn)證一個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用，Local 模式是最方便的。實(shí)際應(yīng)用中大多使用 Standalone 或者 Yarn Cluster，而local模式只是將安裝包解壓?jiǎn)?dòng)（./bin/start-local.sh）即可，在這里不在演示。
三.Standalone 模式
快速入門(mén)教程地址：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/setup_quickstart.html
1. 軟件要求
- Java 1.8.x或更高版本，
- ssh（必須運(yùn)行sshd才能使用管理遠(yuǎn)程組件的Flink腳本）
集群部署規(guī)劃
| 節(jié)點(diǎn)名稱(chēng) | master | worker | zookeeper |
| node21 | master | zookeeper | |
| node22 | master | worker | zookeeper |
| node23 | worker | zookeeper |
2.解壓
[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
可選配置：
- 每個(gè)JobManager（
jobmanager.heap.mb）的可用內(nèi)存量， - 每個(gè)TaskManager（
taskmanager.heap.mb）的可用內(nèi)存量， - 每臺(tái)機(jī)器的可用CPU數(shù)量（
taskmanager.numberOfTaskSlots）， - 集群中的CPU總數(shù)（
parallelism.default）和 - 臨時(shí)目錄（
taskmanager.tmp.dirs）
4.拷貝安裝包到各節(jié)點(diǎn)
[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.配置環(huán)境變量
配置所有節(jié)點(diǎn)Flink的環(huán)境變量
[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.啟動(dòng)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查看進(jìn)程
7. WebUI查看
http://node21:8081
8.Flink 的 HA
首先，我們需要知道 Flink 有兩種部署的模式，分別是 Standalone 以及 Yarn Cluster 模式。對(duì)于 Standalone 來(lái)說(shuō)，F(xiàn)link 必須依賴(lài)于 Zookeeper 來(lái)實(shí)現(xiàn) JobManager 的 HA（Zookeeper 已經(jīng)成為了大部分開(kāi)源框架 HA 必不可少的模塊）。在 Zookeeper 的幫助下，一個(gè) Standalone 的 Flink 集群會(huì)同時(shí)有多個(gè)活著的 JobManager，其中只有一個(gè)處于工作狀態(tài)，其他處于 Standby 狀態(tài)。當(dāng)工作中的 JobManager 失去連接后（如宕機(jī)或 Crash），Zookeeper 會(huì)從 Standby 中選舉新的 JobManager 來(lái)接管 Flink 集群。
對(duì)于 Yarn Cluaster 模式來(lái)說(shuō)，F(xiàn)link 就要依靠 Yarn 本身來(lái)對(duì) JobManager 做 HA 了。其實(shí)這里完全是 Yarn 的機(jī)制。對(duì)于 Yarn Cluster 模式來(lái)說(shuō)，JobManager 和 TaskManager 都是被 Yarn 啟動(dòng)在 Yarn 的 Container 中。此時(shí)的 JobManager，其實(shí)應(yīng)該稱(chēng)之為 Flink Application Master。也就說(shuō)它的故障恢復(fù)，就完全依靠著 Yarn 中的 ResourceManager（和 MapReduce 的 AppMaster 一樣）。由于完全依賴(lài)了 Yarn，因此不同版本的 Yarn 可能會(huì)有細(xì)微的差異。這里不再做深究。
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選出leader與standby。
#jobmanager.rpc.address: node21 high-availability:zookeeper #指定高可用模式（必須） high-availability.zookeeper.quorum:node21:2181,node22:2181,node23:2181 #ZooKeeper仲裁是ZooKeeper服務(wù)器的復(fù)制組，它提供分布式協(xié)調(diào)服務(wù)（必須） high-availability.storageDir:hdfs:///flink/ha/ #JobManager元數(shù)據(jù)保存在文件系統(tǒng)storageDir中，只有指向此狀態(tài)的指針存儲(chǔ)在ZooKeeper中（必須） high-availability.zookeeper.path.root:/flink #根ZooKeeper節(jié)點(diǎn)，在該節(jié)點(diǎn)下放置所有集群節(jié)點(diǎn)（推薦） high-availability.cluster-id:/flinkCluster ＃自定義集群（推薦） 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到各節(jié)點(diǎn)
2）啟動(dòng)HA
先啟動(dòng)zookeeper集群各節(jié)點(diǎn)（測(cè)試環(huán)境中也可以用Flink自帶的start-zookeeper-quorum.sh），啟動(dòng)dfs ,再啟動(dòng)flink
[admin@node21 flink-1.6.1]$ start-cluster.sh
WebUI查看，這是會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)主Master，如下
3）驗(yàn)證HA
手動(dòng)殺死node22上的master，此時(shí)，node21上的備用master轉(zhuǎn)為主mater。
4）手動(dòng)將JobManager / TaskManager實(shí)例添加到群集
您可以使用bin/jobmanager.sh和bin/taskmanager.sh腳本將JobManager和TaskManager實(shí)例添加到正在運(yùn)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
新添加的為從master。
9.運(yùn)行測(cè)試任務(wù)
[admin@node21 flink-1.6.1]$ flink run -m node21:8081 ./examples/batch/WordCount.jar --input /opt/wcinput/wc.txt --output /opt/wcoutput/ [admin@node21 flink-1.6.1]$ flink run -m node21:8081 ./examples/batch/WordCount.jar --input hdfs:///user/admin/input/wc.txt --output hdfs:///user/admin/output2
四.Yarn Cluster模式
1.引入
在一個(gè)企業(yè)中，為了最大化的利用集群資源，一般都會(huì)在一個(gè)集群中同時(shí)運(yùn)行多種類(lèi)型的 Workload。因此 Flink 也支持在 Yarn 上面運(yùn)行。首先，讓我們通過(guò)下圖了解下 Yarn 和 Flink 的關(guān)系。
在圖中可以看出，F(xiàn)link 與 Yarn 的關(guān)系與 MapReduce 和 Yarn 的關(guān)系是一樣的。Flink 通過(guò) Yarn 的接口實(shí)現(xiàn)了自己的 App Master。當(dāng)在 Yarn 中部署了 Flink，Yarn 就會(huì)用自己的 Container 來(lái)啟動(dòng) Flink 的 JobManager（也就是 App Master）和 TaskManager。
啟動(dòng)新的Flink YARN會(huì)話時(shí)，客戶(hù)端首先檢查所請(qǐng)求的資源（容器和內(nèi)存）是否可用。之后，它將包含F(xiàn)link和配置的jar上傳到HDFS（步驟1）。
客戶(hù)端的下一步是請(qǐng)求（步驟2）YARN容器以啟動(dòng)ApplicationMaster（步驟3）。由于客戶(hù)端將配置和jar文件注冊(cè)為容器的資源，因此在該特定機(jī)器上運(yùn)行的YARN的NodeManager將負(fù)責(zé)準(zhǔn)備容器（例如，下載文件）。完成后，將啟動(dòng)ApplicationMaster（AM）。
該JobManager和AM在同一容器中運(yùn)行。一旦它們成功啟動(dòng)，AM就知道JobManager（它自己的主機(jī)）的地址。它正在為T(mén)askManagers生成一個(gè)新的Flink配置文件（以便它們可以連接到JobManager）。該文件也上傳到HDFS。此外，AM容器還提供Flink的Web界面。YARN代碼分配的所有端口都是臨時(shí)端口。這允許用戶(hù)并行執(zhí)行多個(gè)Flink YARN會(huì)話。
之后，AM開(kāi)始為Flink的TaskManagers分配容器，這將從HDFS下載jar文件和修改后的配置。完成這些步驟后，即可建立Flink并準(zhǔn)備接受作業(yè)。
2.修改環(huán)境變量
export HADOOP_CONF_DIR= /opt/module/hadoop-2.7.6/etc/hadoop
3.部署啟動(dòng)
[admin@node21 flink-1.6.1]$ yarn-session.sh -d -s 2 -tm 800 -n 2
上面的命令的意思是，同時(shí)向Yarn申請(qǐng)3個(gè)container，其中 2 個(gè) Container 啟動(dòng) TaskManager（-n 2），每個(gè) TaskManager 擁有兩個(gè) Task Slot（-s 2），并且向每個(gè) TaskManager 的 Container 申請(qǐng) 800M 的內(nèi)存，以及一個(gè)ApplicationMaster（Job Manager）。
Flink部署到Y(jié)arn Cluster后，會(huì)顯示Job Manager的連接細(xì)節(jié)信息。
Flink on Yarn會(huì)覆蓋下面幾個(gè)參數(shù)，如果不希望改變配置文件中的參數(shù)，可以動(dòng)態(tài)的通過(guò)-D選項(xiàng)指定，如 -Dfs.overwrite-files=true -Dtaskmanager.network.numberOfBuffers=16368
jobmanager.rpc.address：因?yàn)镴obManager會(huì)經(jīng)常分配到不同的機(jī)器上
taskmanager.tmp.dirs：使用Yarn提供的tmp目錄
parallelism.default：如果有指定slot個(gè)數(shù)的情況下
yarn-session.sh會(huì)掛起進(jìn)程，所以可以通過(guò)在終端使用CTRL+C或輸入stop停止yarn-session。
如果不希望Flink Yarn client長(zhǎng)期運(yùn)行，F(xiàn)link提供了一種detached YARN session，啟動(dòng)時(shí)候加上參數(shù)-d或—detached
在上面的命令成功后，我們就可以在 Yarn Application 頁(yè)面看到 Flink 的紀(jì)錄。如下圖。
如果在虛擬機(jī)中測(cè)試，可能會(huì)遇到錯(cuò)誤。這里需要注意內(nèi)存的大小，F(xiàn)link 向 Yarn 會(huì)申請(qǐng)多個(gè) Container，但是 Yarn 的配置可能限制了 Container 所能申請(qǐng)的內(nèi)存大小，甚至 Yarn 本身所管理的內(nèi)存就很小。這樣很可能無(wú)法正常啟動(dòng) TaskManager，尤其當(dāng)指定多個(gè) TaskManager 的時(shí)候。因此，在啟動(dòng) Flink 之后，需要去 Flink 的頁(yè)面中檢查下 Flink 的狀態(tài)。這里可以從 RM 的頁(yè)面中，直接跳轉(zhuǎn)（點(diǎn)擊 Tracking UI）。這時(shí)候 Flink 的頁(yè)面如圖
yarn-session.sh啟動(dòng)命令參數(shù)如下：
[admin@node21 flink-1.6.1]$ yarn-session.sh --help Usage: Required -n,--container <arg> Number of YARN container to allocate (=Number of Task Managers) Optional -D <property=value> use value for given property -d,--detached If present, runs the job in detached mode -h,--help Help for the Yarn session CLI. -id,--applicationId <arg> Attach to running YARN session -j,--jar <arg> Path to Flink jar file -jm,--jobManagerMemory <arg> Memory for JobManager Container with optional unit (default: MB) -m,--jobmanager <arg> Address of the JobManager (master) to which to connect. Use this flag to connect to a different JobManager than the one specified i n the configuration. -n,--container <arg> Number of YARN container to allocate (=Number of Task Managers) -nl,--nodeLabel <arg> Specify YARN node label for the YARN application -nm,--name <arg> Set a custom name for the application on YARN -q,--query Display available YARN resources (memory, cores) -qu,--queue <arg> Specify YARN queue. -s,--slots <arg> Number of slots per TaskManager -st,--streaming Start Flink in streaming mode -t,--ship <arg> Ship files in the specified directory (t for transfer) -tm,--taskManagerMemory <arg> Memory per TaskManager Container with optional unit (default: MB) -yd,--yarndetached If present, runs the job in detached mode (deprecated; use non-YARN specific option instead) -z,--zookeeperNamespace <arg> Namespace to create the Zookeeper sub-paths for high availability mode
4.提交任務(wù)
之后，我們可以通過(guò)這種方式提交我們的任務(wù)
[admin@node21 flink-1.6.1]$ ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 ./examples/batch/WordCount.jar --input /opt/wcinput/wc.txt --output /opt/wcoutput/
以上命令在參數(shù)前加上y前綴，-yn表示TaskManager個(gè)數(shù)。
在這個(gè)模式下，同樣可以使用-m yarn-cluster提交一個(gè)”運(yùn)行后即焚”的detached yarn（-yd）作業(yè)到y(tǒng)arn cluster。
5.停止yarn cluster
yarn application -kill application_1539058959130_0001
6.Yarn模式的HA
應(yīng)用最大嘗試次數(shù)（yarn-site.xml），您必須配置為嘗試應(yīng)用的最大數(shù)量的設(shè)置yarn-site.xml，當(dāng)前YARN版本的默認(rèn)值為2（表示允許單個(gè)JobManager失敗）。
<property> <name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name> <value>4</value> <description>The maximum number of application master execution attempts</description> </property>
申請(qǐng)嘗試（flink-conf.yaml），您還必須配置最大嘗試次數(shù)conf/flink-conf.yaml： yarn.application-attempts：10
示例：高度可用的YARN會(huì)話
-
配置HA模式和zookeeper法定人數(shù)在
conf/flink-conf.yaml：high-availability: zookeeper high-availability.zookeeper.quorum: node21:2181,node22:2181,node23:2181 high-availability.storageDir: hdfs:///flink/recovery high-availability.zookeeper.path.root: /flink yarn.application-attempts: 10
-
配置ZooKeeper的服務(wù)器中
conf/zoo.cfg（目前它只是可以運(yùn)行每臺(tái)機(jī)器的單一的ZooKeeper服務(wù)器）：server.1=node21:2888:3888 server.2=node22:2888:3888 server.3=node23:2888:3888
-
啟動(dòng)ZooKeeper仲裁：
$ bin / start-zookeeper-quorum.sh
-
啟動(dòng)HA群集：
$ bin / yarn-session.sh -n 2
五.錯(cuò)誤異常
1.身份認(rèn)證失敗
[root@node21 flink-1.6.1]# flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000 Starting execution of program ------------------------------------------------------------ The program finished with the following exception: org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: Job failed. (JobID: b7a99ac5db242290413dbebe32ba52b0) at org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient.submitJob(RestClusterClient.java:267) at org.apache.flink.client.program.ClusterClient.run(ClusterClient.java:486) at org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamContextEnvironment.execute(StreamContextEnvironment.java:66) at org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount.main(SocketWindowWordCount.java:92) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:529) at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.invokeInteractiveModeForExecution(PackagedProgram.java:421) at org.apache.flink.client.program.ClusterClient.run(ClusterClient.java:426) at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.executeProgram(CliFrontend.java:804) at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.runProgram(CliFrontend.java:280) at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.run(CliFrontend.java:215) at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.parseParameters(CliFrontend.java:1044) at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.lambda$main$11(CliFrontend.java:1120) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1754) at org.apache.flink.runtime.security.HadoopSecurityContext.runSecured(HadoopSecurityContext.java:41) at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.main(CliFrontend.java:1120) Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused) at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method) at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350) at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206) at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188) at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392) at java.net.Socket.connect(Socket.java:589) at org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SocketTextStreamFunction.run(SocketTextStreamFunction.java:96) at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:87) at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:56) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SourceStreamTask.run(SourceStreamTask.java:99) at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:300) at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:711) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
通過(guò)查看日志，發(fā)現(xiàn)有如下報(bào)錯(cuò)
2018-10-20 02:32:19,668 ERROR org.apache.flink.shaded.curator.org.apache.curator.ConnectionState - Authentication failed
解決法案：添加定時(shí)任務(wù)認(rèn)證kerberos
