0
0

Flink实战 - 搭建HA高可用集群

一、部署说明

    废话不多说，直接上链接。

    flink-1.18.1

    hadoop-3.4.0

    zookeeper-3.8.4

    下载完成后上传至服务器中，执行如下命令解压：

tar -zxvf xxx.tar.gz

    解压完成后，将安装路径加入到 /etc/profile 或者 .bashrc文件中，然后使用 source /etc/profile 或者 source ~/.bashrc 使环境生效。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.8.0_131
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export FLINK_HOME=/home/web/zhangxiang/flink-1.18.1
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin
export HADOOP_HOME=/home/web/zhangxiang/ha/hadoop-3.4.0
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
export ZOOKEEPER_HOME=/home/web/zhangxiang/zookeeper-3.8.4
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

二、集群规划

2.1 Flink HA

r3s3s4
JobManager

JobManager

TaskManager

TaskManager

TaskManager

HistoryServer

    服务器之间要设置互免登录，具体操作可询问ChatGPT或者通义千问，不在此赘述；并且更改 /etc/hosts 文件，命令如下：

vim /etc/hosts

内容如下：

xxx.xx.xx.xx r3 r3
yyy.yy.yyy.y s3 s3
yyy.yy.yyy.y s4 s4

2.1.1 配置文件

2.1.1.1 flink-conf.yaml
    在不同的服务器上更改：taskmanager.host  为服务器IP，并在高可用节点更改jobmanager.rpc.address 为服务器 IP，切记不要填写 xxx.bind-host  否则会出错，历史服务器需要单独执行命令 '/bin/historyserver.sh start' 进行开启。

    下面配置选项具体含义可看官网配置参数。

jobmanager.rpc.address: r3
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.memory.process.size: 2048m
taskmanager.host: r3
taskmanager.memory.process.size: 4096m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3
parallelism.default: 3

high-availability.type: zookeeper
high-availability.storageDir: hdfs://mycluster/flink/ha/
high-availability.zookeeper.path.root: /flink
high-availability.cluster-id: /cluster_one
high-availability.zookeeper.quorum: r3:2181,s3:2181,s4:2181

execution.checkpointing.interval: 30000
execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention: RETAIN_ON_CANCELLATION
execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints: 2
execution.checkpointing.min-pause: 500
execution.checkpointing.mode: EXACTLY_ONCE
execution.checkpointing.timeout: 600000
execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints: 3

restart-strategy.type: fixed-delay
restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3
restart-strategy.fixed-delay.delay: 10000

state.backend: filesystem
state.checkpoints.dir: hdfs://mycluster/flink-checkpoints
state.savepoints.dir: hdfs://mycluster/flink-savepoints
jobmanager.execution.failover-strategy: region

# 另外的高可用节点上关于此行不用更改，保持一致即可。
rest.port: 8081
rest.address: r3 

jobmanager.archive.fs.dir: hdfs://mycluster/logs/flink-job
historyserver.web.address: r3
historyserver.web.port: 8082
historyserver.archive.fs.dir: hdfs://mycluster/logs/flink-job
historyserver.archive.fs.refresh-interval: 5000
2.1.1.2 master

r3:8081

s4:8081

2.1.1.3 workers

r3

s3

s4

2.2 Hadoop HA

r3s3s4
NameNode

NameNode

JournalNode

JournalNode

DataNode

DataNode

DataNode

ZooKeeper

ZooKeeper

ZooKeeper

ZKFC

ZKFC

NodeManager

NodeManager

NodeManager

2.2.1 配置文件

2.2.1.1 hdfs-site.xml
<configuration>
     <!-- NameNode 数据存储目录 -->
     <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file://${hadoop.tmp.dir}/name</value>
     </property>
     <!-- DataNode 数据存储目录 -->
        <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file://${hadoop.tmp.dir}/data</value>
     </property>
     <!-- JournalNode 数据存储目录 -->
     <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>${hadoop.tmp.dir}/jn</value>
     </property>
     <!-- 完全分布式集群名称 -->
     <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
     </property>
     <!-- 集群中 NameNode 节点都有哪些 -->
     <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
     </property>
     <!-- NameNode 的 RPC 通信地址 -->
     <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>r3:8020</value>
     </property>
     <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>s4:8020</value>
     </property>
     <!-- NameNode 的 http 通信地址 -->
     <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>r3:9870</value>
     </property>
     <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>s4:9870</value>
     </property>
     <!-- 指定 NameNode 元数据在 JournalNode 上的存放位置 -->
     <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://r3:8485;s4:8485/mycluster</value>
     </property>
     <!-- 访问代理类：client 用于确定哪个 NameNode 为 Active -->
     <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
     </property>
     <!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
     <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>
          sshfence
          shell(/bin/true)
    </value>
     </property>
     <!-- 使用隔离机制时需要 ssh 秘钥登录-->
     <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/web/.ssh/id_rsa</value>
     </property>
     <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
     <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
     </property>
     <property>
        <name>ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms</name>
        <value>60000</value>
     </property>
     <!-- 启用 nn 故障自动转移 -->
     <property>
         <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
         <value>true</value>
     </property>
</configuration>
2.2.1.2 core-site.xml
<configuration>
    <!-- 把多个 NameNode 的地址组装成一个集群 mycluster -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
    <!-- 指定 hadoop 运行时产生文件的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/web/zhangxiang/ha/hadoop-3.4.0/data</value>
    </property>
    <!-- 指定 zkfc 要连接的 zkServer 地址 -->
    <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>r3:2181,s3:2181,s4:2181</value>
    </property>

    <!-- 配置HDFS网页端使用的静态用户 -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>web</value>
    </property>

</configuration>
2.2.1.3 yarn-site.xml
<configuration>
     <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
     </property>
     <!-- 启用 resourcemanager ha -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
     </property>
     <!-- 声明 resourcemanager 的地址 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>cluster-yarn1</value>
     </property>
     <!--指定 resourcemanager 的逻辑列表-->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
     </property>
     <!-- ========== rm1 的配置 ========== -->
     <!-- 指定 rm1 的主机名 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>r3</value>
     </property>
     <!-- 指定 rm1 的 web 端地址 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>r3:8088</value>
     </property>
     <!-- 指定 rm1 的内部通信地址 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
        <value>r3:8032</value>
     </property>
     <!-- 指定 AM 向 rm1 申请资源的地址 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
        <value>r3:8030</value>
     </property>
     <!-- 指定供 NM 连接的地址 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
        <value>r3:8031</value>
     </property>
     <!-- ========== rm2 的配置 ========== -->
     <!-- 指定 rm2 的主机名 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>s4</value>
     </property>
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>s4:8088</value>
     </property>
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
        <value>s4:8032</value>
     </property>
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
        <value>s4:8030</value>
     </property>
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
        <value>s4:8031</value>
     </property>
     <!-- 指定 zookeeper 集群的地址 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>r3:2181,s3:2181,s4:2181</value>
     </property>
     <!-- 启用自动恢复 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
     </property>
     <!-- 指定 resourcemanager 的状态信息存储在 zookeeper 集群 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
     </property>
     <!-- 环境变量的继承 -->
     <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
     </property>
</configuration>

2.3 Zookeeper

r3s3s4ZooKeeperZooKeeperZooKeeper

2.3.1 配置文件

2.3.1.1 zoo.cfg
    首先在安装目录 /home/web/zhangxiang/zookeeper-3.8.4/ 下分别创建：zkdata、logs 这两个目录，然后在 conf 目录下使用如下命令：

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 
vim zoo.cfg

    在 zoo.cfg 文件中修改以下内容即可  

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/web/zhangxiang/zookeeper-3.8.4/zkdata
clientPort=2181
dataLogDir=/home/web/zhangxiang/zookeeper-3.8.4/logs
server.1=r3:2888:3888
server.2=s3:2888:3888
server.3=s4:2888:3888

    然后在 zkdata 中创建 myid 文件，并在其中增加 ID , ID 即 server.x 中的 x ，这个是机器的唯一标识，具体内容如下：

    ![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/39860f44b05f4e57994e0d735e8017d4.png)

切记不同服务器节点需要按照上述中 server.x 以及 IP 对应关系设置

三、启动集群

3.1 启动zookeeper集群

必须先启动 zookeeper 集群否则会报错，一台台启动太麻烦，创建批量脚本 zk.sh ：

#!/bin/bash
case $1 in
"start"){
    for i in r3 s3 s4
    do
     echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------
    ssh $i "/home/web/zhangxiang/zookeeper-3.8.4/bin/zkServer.sh start"
    done
};;
"stop"){
    for i in r3 s3 s4
    do
     echo ---------- zookeeper $i 停止 ------------
    ssh $i "/home/web/zhangxiang/zookeeper-3.8.4/bin/zkServer.sh stop"
    done
};;
"status"){
    for i in r3 s3 s4
    do
     echo ---------- zookeeper $i 状态 ------------
    ssh $i "/home/web/zhangxiang/zookeeper-3.8.4/bin/zkServer.sh status"
    done
};;
esac

然后执行 chmod +x zk.sh 赋予其可执行权限，接下来执行以下命令就可以对集群进行 启动/停止/查看状态 操作了。

./zk.sh start/stop/status

启动完成后，想要使用 jps 查看每台服务器上的进程，也可以创建批量执行脚本 jpsall.sh，然后赋予脚本可执行权限即可：

#! /bin/bash

for host in r3 s3 s4
do
        echo ----------$host----------
        ssh $host jps
done

QuorumPeerMain 代表 zookeeper 集群在3台服务器上已经启动了。

3.2 启动Hadoop集群

执行 start-dfs.sh 启动Hadoop 集群。

3.3 启动 Flink 集群

执行 start-cluster.sh 启动 flink 集群

标签： flink hadoop zookeeper
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_43145550/article/details/140139013
版权归原作者 Luckyforever%- 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
登录后发布评论

“Flink实战 - 搭建HA高可用集群”的评论:

还没有评论
关于作者
...
overfit同步小助手
文章同步
相关阅读

网络安全法-网络运行安全

使用selenium/drissionpage时如何阻止chrome自动跳转http到https

docker desktop 里部署的Open WebUI 管理员密码忘记了的处理方法

在ubuntu20.04中搭建onsite比赛运行环境

利用开源的低代码表单设计器FcDesigner高效管理和渲染复杂表单结构

Kafka学习笔记

【前端】浏览器输入url到页面呈现发生了什么？

文章导航