大数据平台实时数仓从0到1搭建之 - 09 Flink 安装配置

• 概述
• Flink
• • 集群规划
  • 安装配置
  • 文件同步
  • Standalone模式集群启动
  • web UI
  • 测试
  • 关闭集群
• Flink on Yarn
• • 同步到其他机器
  • 提交任务
• 安装完成
• 附件：kafka生产者
• 附件：WordCount 代码

[root@server110 software]# tar -xzvf flink-1.13.2-bin-scala_2.11.tgz -C /opt/modules/
[root@server110 modules]# cd flink-1.13.2/conf/
#配置文件
[root@server110 conf]# vim flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: server110
#配置jobManager
[root@server110 conf]# vim masters
server110:8081
#配置taskManager
[root@server110 conf]# vim workers
server110
server111
server112

[root@server110 modules]# scp -r flink-1.13.2/ server111:/opt/modules/
[root@server110 modules]# scp -r flink-1.13.2/ server112:/opt/modules/

[root@server110 flink-1.13.2]# bin/start-cluster.sh 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host server110.
Starting taskexecutor daemon on host server110.
Starting taskexecutor daemon on host server111.
Starting taskexecutor daemon on host server112.

[root@server110 flink-1.13.2]# /opt/jpsall.sh 
----------------jps server110 --------------------
31744 QuorumPeerMain
34785 StandaloneSessionClusterEntrypoint
35108 TaskManagerRunner
32182 Kafka
17387 NameNode
17916 NodeManager
17549 DataNode
35215 Jps
----------------jps server111 --------------------
3504 TaskManagerRunner
17265 DataNode
17540 NodeManager
532 QuorumPeerMain
17383 ResourceManager
18029 JobHistoryServer
3582 Jps
975 Kafka
----------------jps server112 --------------------
26338 QuorumPeerMain
17207 DataNode
17289 SecondaryNameNode
26765 Kafka
29565 Jps
29486 TaskManagerRunner
17407 NodeManager

http://server110:8081/
Flink自带的web管理界面
三个节点正常启动

web界面直接提交任务，
Entry Class : 有main方法的入口类名，带包名
Parallelism : 并行度

填写好对应的入口类，并行度为1

查看执行计划

提交任务

在TaskManager中看到，server110这个节点Free slots为0，说明任务在这个节点上运行

因为代码写的直接把结果输出到控制台，所以查看server110的stdout，可以看到对应的输出

[root@server110 flink-1.13.2]# bin/stop-cluster.sh 
Stopping taskexecutor daemon (pid: 39167) on host server110.
Stopping taskexecutor daemon (pid: 6299) on host server111.
Stopping taskexecutor daemon (pid: 31624) on host server112.
Stopping standalonesession daemon (pid: 38853) on host server110.

用yarn管理flink任务，需要导一个jar包
flink-shaded-hadoop3-uber-blink-3.7.0.jar
这个jar包我是用maven下载的，直接下载不下来

    com.alibaba.blink
    flink-shaded-hadoop3-uber
    blink-3.7.0

[root@server110 flink-1.13.2]# scp lib/flink-shaded-hadoop3-uber-blink-3.7.0.jar server111:/opt/modules/flink-1.13.2/lib/
[root@server110 flink-1.13.2]# scp lib/flink-shaded-hadoop3-uber-blink-3.7.0.jar server112:/opt/modules/flink-1.13.2/lib/

使用Flink on yarn 模式启动任务，可以直接在yarn管理界面查看到任务http://server111:8088/
点击右方的Tracking UI，可直接跳转到Flink管理界面，
在Running Jobs里可以看到当前正在运行的job，
在TaskManagers里可以看到当前运行的job的运行情况，因为代码直接写的打印，所以最终结果打印在Stdout 里
点击Cancel job,任务停止，刷新flink管理界面自动跳转到yarn管理界面，状态为killed

提交任务脚本，不需要启动start-cluster，直接执行flink run就行

[root@server110 flink-1.13.2]# bin/flink run -m yarn-cluster -c com.z.WordCount /opt/FlinkDemo-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

yarn管理界面

点击Tracking UI , 直接跳转到flink管理界面

查看TaskMamager，yarn管理，只启动需要的节点，所以只有一个节点正在运行

查看输出结果

取消任务

返回yarn管理界面，任务状态killed，Tracking UI也没了

测试结束

需要手动输入数据，才能看到效果

[root@server111 kafka_2.11-2.4.1]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list server112:9092 --topic test-topic
>hello world
>hello sara
>hello scala
>hello flink
>

1.13.2
2.11

package com.z

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

import java.util.Properties


object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //设置并行度1
    env.setParallelism(1)

    //topic
    val topic = "test-topic"
    //kafka的配置信息
    val prop = new Properties()
    prop.setProperty("bootstrap.servers", "server110:9092,server111:9092,server112:9092")
    prop.setProperty("group.id", "test-group")

    //创建kafka数据源
    val kafka = new FlinkKafkaConsumer[String](topic, new SimpleStringSchema(), prop)

    //添加kafka数据源
    val inputStream = env.addSource(kafka)
    val resultStream = inputStream
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .keyBy(0)
      .sum(1)
    //打印结果
    resultStream.print()
    //阻塞进程，一直等待数据
    env.execute()
  }
}