二、flink--集群环境搭建

一、Flink环境搭建

1.1 flink部署方式

Flink可以选择的部署方式有：
Local、Standalone（资源利用率低）、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes、AWS。
我们主要对Standalone模式和Yarn模式下的Flink集群部署进行分析。
Standalone模式常用于单机进行程序测试，Yarn模式常用于实际线上生产环境。

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到西乡网站设计与西乡网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：成都网站设计、网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名申请、虚拟空间、企业邮箱。业务覆盖西乡地区。

1.2 集群规划

1、集群规划

节点名称	master(jobManager)	worker(taskManager)	zookeeper
bigdata11	√		√
bigdata21	√	√	√
bigdata31		√	√

（注：zookeeper只是用于实现master HA的必要组件，如果不需要master HA，则zookeeper可以去掉。）

2、软件版本

jdk	1.8
scala	2.11.8
hadoop	2.8
zookeeper	3.4.10
flink	1.6.1

3、基础环境
安装好jdk、scala、hadoop（hdfs+yarn都要部署好）、zookeeper，部署方法看之前的相关文章。而且要注意的是，节点之间要配置好ssh秘钥免登陆。

1.3 Standalone模式安装

1、解压程序：

tar -zxvf flink-1.6.1-bin-hadoop28-scala_2.11.tgz -C /opt/module/修改配置文件

2、修改配置文件

配置master节点地址：
[root@bigdata11 conf]$ sudo vi masters
bigdata11:8081

配置worker节点地址：
[root@bigdata11 conf]$ sudo vi slaves
bigdata12
bigdata13

修改flink工作参数：
[root@bigdata11 conf]$ sudo vi flink-conf.yaml 
taskmanager.numberOfTaskSlots：2   //52行
jobmanager.rpc.address: bigdata11  //33行  指定jobmanager 的rpc地址
可选配置：
•每个JobManager（jobmanager.heap.mb）的可用内存量，
•每个TaskManager（taskmanager.heap.mb）的可用内存量，
•每台机器（taskManager）的可用的slot数量（taskmanager.numberOfTaskSlots），
•每个job的并行度（parallelism.default）
•临时目录（taskmanager.tmp.dirs）

3、配置环境变量

vim /etc/profile.d/flink.sh
export FLINK_HOME=/opt/module/flink-1.6.1
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

然后source /etc/profile.d/flink.sh 启用环境变量

4、拷贝配置好的/opt/module/flink-1.6.1到其他节点
使用scp或者rsync

scp -r /opt/module/flink-1.6.1 bigdata12:`pwd`
scp -r /opt/module/flink-1.6.1 bigdata13:`pwd`

同时配置好其他两台的环境变量

5、启动flink集群

[root@bigdata11 flink-1.6.1]$ ./bin/start-cluster.sh 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host bigdata11.
Starting taskexecutor daemon on host bigdata12.
Starting taskexecutor daemon on host bigdata13.

使用jps可以在对应的节点上查看对应的进程

StandloneSessionClusterEntrypoint  这是jobmanager进程
TaskManagerRunner   这是taskmanager进程

6、web UI 查看
http://bigdata11:8081

7、运行测试任务

flink run -m bigdata11:8081 ./examples/batch/WordCount.jar --input /opt/module/datas/word.txt --output /tmp/word.output

8、增减节点到集群中

增加/减少jobmanager节点：
bin/jobmanager.sh ((start|start-foreground) [host] [webui-port])|stop|stop-all

增加/减少taskmanager节点（需要到当前节点去启动）：
bin/taskmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all

1.4 standalone模式jobManager HA

​ 首先，我们需要知道 Flink 有两种部署的模式，分别是 Standalone 以及 Yarn Cluster 模式。对于 Standalone 来说，Flink 必须依赖于 Zookeeper 来实现 JobManager 的 HA（Zookeeper 已经成为了大部分开源框架 HA 必不可少的模块）。在 Zookeeper 的帮助下，一个 Standalone 的 Flink 集群会同时有多个活着的 JobManager，其中只有一个处于工作状态，其他处于 Standby 状态。当工作中的 JobManager 失去连接后（如宕机或 Crash），Zookeeper 会从 Standby 中选举新的 JobManager 来接管 Flink 集群。
​ 对于 Yarn Cluaster 模式来说，Flink 就要依靠 Yarn 本身来对 JobManager 做 HA 了。其实这里完全是 Yarn 的机制。对于 Yarn Cluster 模式来说，JobManager 和 TaskManager 都是被 Yarn 启动在 Yarn 的 Container 中。此时的 JobManager，其实应该称之为 Flink Application Master。也就说它的故障恢复，就完全依靠着 Yarn 中的 ResourceManager（和 MapReduce 的 AppMaster 一样）。由于完全依赖了 Yarn，因此不同版本的 Yarn 可能会有细微的差异。这里不再做深究。

1、修改配置文件
conf/flink-conf.yaml

注释掉 
#jobmanager.rpc.address: bigdata11

修改下面的配置
high-availability: zookeeper   //73行 指定高可用方式为zookeeper

#指定高可用模式中zookeeper的地址列表 //88行
high-availability.zookeeper.quorum:bigdata11:2181,bigdata12:2181,bigdata13:2181

#指定将jobmanager状态数据持久化保存到hdfs中
high-availability.storageDir: hdfs:///flink/ha/       

#JobManager元数据保存在文件系统storageDir中，只有指向此状态的指针存储在ZooKeeper中（必须） //没有
high-availability.zookeeper.path.root: /flink         

#根ZooKeeper节点，在该节点下放置所有集群节点（推荐），这是集群节点信息保存位置
high-availability.cluster-id:/flinkCluster           

＃自定义集群（推荐），这里是检查点和保存点的配置，保存在hdfs中，非必须
state.backend: filesystem
state.checkpoints.dir: hdfs:///flink/checkpoints
state.savepoints.dir: hdfs:///flink/checkpoints

conf/masters

将主备jobmanager地址都写到该配置文件中。
bigdata11:8081
bigdata12:8081

conf/zoo.cfg

server.1=bigdata11:2888:3888
server.2=bigdata12:2888:3888
server.3=bigdata13:2888:3888

修改完后同步配置到其他所有节点中。

2、启动集群

先启动好zookeeper服务。
然后启动hdfs服务。
最后启动flink集群。 start-cluster.sh

1.5 yarn模式安装
部署步骤和上面standalone基本一样，这里不重复。还要添加以下配置：
配置好hadoop（hdfs和yarn）环境，同时配置好HADOOP_HOME这个环境变量。
接着在yarn下启动jobmanager和taskmanager。

/opt/module/flink-1.6.1/bin/yarn-session.sh -n 2 -s 4 -jm 1024 -tm 1024 -nm test -d

其中：
-n(--container)：TaskManager的数量。
-s(--slots)：    每个TaskManager的slot数量，默认一个slot一个core，默认每个taskmanager的slot的个数为1，有时可以多一些taskmanager，做冗余。
-jm：JobManager的内存（单位MB)。
-tm：每个taskmanager的内存（单位MB)。
-nm：yarn 的appName(现在yarn的ui上的名字)。 
-d：后台执行

会自动根据 conf/ 下的配置文件启动对应的jobmanager和taskmanager的

启动完成后，可以到yarn 的web页面查看到刚才提交会话任务：

http://bigdata11:8088

同时可以在提交session的节点上使用jps查看对应的进程：

YarnSessionClusterEntrypoint  这个就是刚刚提交的yarn-session维持的session进程

提交测试任务到yarn中的flink集群运行

./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar --input 输出数据路径
--output 输出数据路径

可以手动使用 -m jobManagerAddress 指定jobmanager地址，但是flink client可以自动根据flink的配置文件获取到jobmanager地址，所以可以不用指定

提交任务之后，可以在yarn的web页面中查看到相关的任务信息

文章题目：二、flink--集群环境搭建
网页地址：http://bzwzjz.com/article/geehhe.html