大数据Flink进阶（十）：Flink集群部署

原创

Lansonli

发布于 2023-04-08 21:20:41

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发布于 2023-04-08 21:20:41

Flink的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不用修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、Kubernetes等，Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算，目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理器模式，下面我们重点讲解Flink 基于Standalone集群、Yarn资源管理器以及Kubernetes集群部署方式。

一、Standalone集群部署

1、节点划分

通过Flink运行时架构小结，我们知道Flink集群是由一个JobManager(Master)节点和多个TaskManager(Worker)节点构成，并且有对应提交任务的客户端。这里部署Standalone集群基于Linux Centos7.6版本，选择4台节点进行部署Flink，其中3台节点Standalone集群节点、一台节点是提交Flink任务的客户端，各个节点需要满足以下特点：

各节点安装java8版本及以上jdk（这里选择jdk8）。
各个节点之间需要两两免密。

4台节点角色划分如下：

节点IP	节点名称	Flink服务
192.168.179.4	node1	JobManager,TaskManager
192.168.179.5	node2	TaskManager
192.168.179.6	node3	TaskManager
192.168.179.7	node4	client

2、standalone集群部署

我们可以从Flink的官网下载Flink最新的安装包，这里选择Flink1.16.0版本，Flink安装包下载地址：https://flink.apache.org/downloads.html#apache-flink-1160。Standalone集群部署步骤如下：

上传压缩包解压

将Flink的安装包上传到node1节点/software下并解压：

[root@node1 software]# tar -zxvf ./flink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz

配置Master节点

配置Master节点就是配置JobManager节点，在$FLINK_HOME/conf/masters文件中配置jobManager节点如下：

#vim $FLINK_HOME/conf/masters
node1:8081

配置Worker节点

配置Worker节点就是配置TaskManager节点，在$FLINK_HOME/conf/workers文件中配置taskManager节点如下：

#vim $FLINK_HOME/conf/workers
node1
node2
node3

配置 flink-conf.yaml 文件

在node1节点上进入到FLINK_HOME/conf目录下，配置flink−conf.yaml文件（vimFLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml配置如下内容），内容如下：

# JobManager地址
jobmanager.rpc.address: node1

# JobManager地址绑定设置
jobmanager.bind-host: 0.0.0.0

# TaskManager地址绑定设置
taskmanager.bind-host: 0.0.0.0

# TaskManager地址(不同TaskManager节点host配置对应的host)
taskmanager.host: node1

# 设置每个TaskManager 的slot个数
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3

# WEB UI 节点（只需JobManager节点设置，TaskManager节点设置了也无所谓）
rest.address: node1

# WEB UI节点绑定设置(只需JobManster节点设置)
rest.bind-address: 0.0.0.0

注意：以上设置的0.0.0.0代表监听当前节点每一个可用的网络接口，0.0.0.0不再是一个真正意义上的ip地址，而表示一个集合，监听0.0.0.0的端口相当于是可以监听本机中的所有ip端口。以上配置的0.0.0.0 表示想要让外部访问需要设置具体ip，或者直接设置为"0.0.0.0"。

分发安装包并配置 node2 、 node3 节点 flink-conf.yaml 文件

#分发到node2、node3节点上
[root@node1 ~]# scp -r /software/flink-1.16.0 node2:/software/
[root@node1 ~]# scp -r /software/flink-1.16.0 node3:/software/

#修改node2、node3 节点flink-conf.yaml文件中的TaskManager
【node2节点】 taskmanager.host: node2
【node3节点】 taskmanager.host: node3

#注意，这里发送到node4,node4只是客户端
[root@node1 ~]# scp -r /software/flink-1.16.0 node4:/software/

启动Flink 集群

#在node1节点中，启动Flink集群
[root@node1 ~]# cd /software/flink-1.16.0/bin/
[root@node1 bin]# ./start-cluster.sh

访问Flink WebUI

https://node1:8081,进入页面如下：

3、任务提交测试

Standalone集群搭建完成后，可以将Flink任务提交到Flink Standalone集群中运行。有两种方式提交Flink任务，一种是在WebUI界面上提交Flink任务，一种方式是通过命令行方式。

这里编写读取Socket数据进行实时WordCount统计Flink任务提交到Flink集群中运行，这里以Flink Java代码为例来实现，代码如下：

/**
 * 读取Socket数据进行实时WordCount统计
 */
public class SocketWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.准备环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.读取Socket数据
        DataStreamSource<String> ds = env.socketTextStream("node5", 9999);
        //3.准备K,V格式数据
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> tupleDS = ds.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {
            String[] words = line.split(",");
            for (String word : words) {
                out.collect(Tuple2.of(word, 1));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));

        //4.聚合打印结果
        tupleDS.keyBy(tp -> tp.f0).sum(1).print();

        //5.execute触发执行
        env.execute();
    }
}

以上代码编写完成后，在对应的项目Maven pom 文件中加入以下plugin：

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
      <version>2.6</version>
      <configuration>
        <!-- 设置false后是去掉 xxx-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 后的 “-jar-with-dependencies” -->
        <!--<appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>-->
        <descriptorRefs>
          <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
        </descriptorRefs>
        <archive>
          <manifest>
            <mainClass>xx.xx.xx</mainClass>
          </manifest>
        </archive>
      </configuration>
      <executions>
        <execution>
          <id>make-assembly</id>
          <phase>package</phase>
          <goals>
            <goal>assembly</goal>
          </goals>
        </execution>
      </executions>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

然后使用Maven assembly 插件对项目进行打包，得到"FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar"完整jar包。

此外，代码中读取的是node5节点scoket 9999端口数据，需要在node5节点上安装nc组件：

[root@node5 ~]# yum -y install nc

命令行提交Flink任务

在node1 上启动 Flink Standalone 集群

[root@node1 bin]# cd /software/flink-1.16.0/bin/
[root@node1 bin]# ./start-cluster.sh

在node5 节点上启动 nc socket 服务

[root@node5 ~]# nc -lk 9999

将打好的包提交到Flink 客户端 node4 节点 /root 目录下并提交任务

[root@node4 ~]# cd /software/flink-1.16.0/bin/
#向Flink集群中提交任务
[root@node4 bin]# ./flink run -m node1:8081 -c com.mashibing.flinkjava.code.lesson03.SocketWordCount /root/FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

进入Flink WebUI 界面查看任务和结果

#向node5 socket 9999 端口写入以下数据
hello,a 
hello,b
hello,c
hello,a

WebUI查看对应任务和结果

登录Flink WebUI http://node1:8081查看对应任务执行情况。

WebUI查看执行结果：

在WebUI中点击对应的任务Job，进入如下页面点击"Cancel Job"取消任务执行：

Web界面提交 Flink 任务

向Flink集群提交任务还可以通过WebUI方式提交。点击上传jar包，进行参数配置,并提交任务。

提交任务之后，可以通过WebUI页面查看提交任务，输入数据之后可以在对应的TaskManager节点上看到相应结果。

二、Flink On Yarn

Flink可以基于Yarn来运行任务，Yarn作为资源提供方，可以根据Flink任务资源需求动态的启动TaskManager来提供资源。Flink基于Yarn提交任务通常叫做Flink On Yarn，Yarn资源调度框架运行需要有Hadoop集群，Hadoop版本最低是2.8.5。

1、Flink不同版本与Hadoop整合

Flink基于Yarn提交任务时，需要Flink与Hadoop进行整合。Flink1.8版本之前，Flink与Hadoop整合是通过Flink官方提供的基于对应hadoop版本编译的安装包来实现，例如：flink-1.7.2-bin-hadoop24-scala_2.11.tgz，在Flink1.8版本后不再支持基于不同Hadoop版本的编译安装包，Flink与Hadoop进行整合时，需要在官网中下载对应的Hadoop版本的"flink-shaded-hadoop-2-uber-x.x.x-x.x.jar"jar包，然后后上传到提交Flink任务的客户端对应的$FLINK_HOME/lib中完成Flink与Hadoop的整合。

在Flink1.11版本之后不再提供任何更新的flink-shaded-hadoop-x jars，Flink与Hadoop整合统一使用基于Hadoop2.8.5编译的Flink安装包，支持与Hadoop2.8.5及以上Hadoop版本（包括Hadoop3.x）整合。在Flink1.11版本后与Hadoop整合时还需要配置HADOOP_CLASSPATH环境变量来完成对Hadoop的支持。

2、Flink on Yarn 配置及环境准备

Flink 基于Yarn提交任务，向Yarn集群中提交Flink任务的客户端需要满足以下两点

客户端安装了Hadoop2.8.5+版本的hadoop。
客户端配置了HADOOP_CLASSPATH环境变量。

这里选择node5节点作为提交Flink的客户端，该节点已经安装了Hadoop3.3.4版本，然后在该节点中配置profile文件，加入以下环境变量：

# vim /etc/profile,加入以下配置
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

#source /etc/profile 使环境变量生效
[root@node5 ~]# source /etc/profile

然后将Flink的安装包上传到node5节点/software下并解压：

[root@node5 software]# tar -zxvf ./flink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz

3、任务提交测试

基于Yarn运行Flink任务只能通过命令行方式进行任务提交，Flink任务基于Yarn运行时有几种任务提交部署模式（后续章节会进行介绍），下面以Application模式来提交任务。步骤如下：

启动HDFS集群

#在 node3、node4、node5节点启动zookeeper
[root@node3 ~]#  zkServer.sh start
[root@node4 ~]#  zkServer.sh start
[root@node5 ~]#  zkServer.sh start

#在node1启动HDFS集群
[root@node1 ~]# start-all.sh

将 Flink 任务对应的 jar 包上传到 node5 节点

这里的Flink任务还是以读取Socket数据做实时WordCount任务为例，将打好的"FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar"jar包上传到node5节点的/root/目录下。

在node5 节点执行如下命令运行 Flink 作业

[root@node5 ~]# cd /software/flink-1.16.0/bin/

# 提交Flink任务
[root@node5 bin]#./flink run-application -t yarn-application -c com.mashibing.flinkjava.code.chapter3.SocketWordCount /root/FlinkJavaCode-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

查看WebUI及运行结果

Flink任务Application模式提交后，浏览器输入https://node1:8088登录Yarn WebUI,找到提交的任务，点击对应的Tracking UI"ApplicationMaster"进入到Flink WEBUI任务页面。

向node5 scoket 9999端口输入以下数据并在对应的WebUI中查看结果：

#向node5 socket 9999 端口写入以下数据
hello,a 
hello,b
hello,c
hello,a

在WebUI中找到对应的Flink TaskManager节点 Stdout输出，结果如下：

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flink

大数据处理套件 TBDS

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