aws emr启动standalone的flink集群

关键组件

Client，代码由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger
JobManager，对作业进行中央调度管理，获取到要执行的作业后，会进一步处理转换，然后分发任务给众多的TaskManager。
TaskManager，数据的处理操作

在emr上自建standalone集群，文件分发脚本xsync

#!/bin/bashif[$#-lt1]thenecho Not Enough Arguement!exit;finodelist=$(yarnnode-list2> /dev/null |awk'NR > 2 {print $1}'|awk -F: '{print $1}')forhostin$nodelistdoecho====================$host====================forfilein$@doif[-e$file]thenpdir=$(cd-P$(dirname $file);pwd)fname=$(basename $file)ssh$host"mkdir -p $pdir"rsync-av$pdir/$fname$host:$pdirelseecho$file does not exists!fidonedone

先进入节点中创建flink文件（root用户）

#!/bin/bashnodelist=$(yarnnode-list2> /dev/null |awk'NR > 2 {print $1}'|awk -F: '{print $1}')fornodein$nodelist;doecho"Executing commands on $node"ssh-oStrictHostKeyChecking=no $node"
    sudo mkdir -p /usr/lib/flink/
    sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/lib/flink
  "done

将/usr/lib/flink/同步到其他节点上

xsync /usr/lib/flink

xsync /etc/flink/conf.dist

重新软连接

#!/bin/bashnodelist=$(yarnnode-list2> /dev/null |awk'NR > 2 {print $1}'|awk -F: '{print $1}')fornodein$nodelist;doecho"Executing commands on $node"ssh-oStrictHostKeyChecking=no $node"
    sudo rm /usr/lib/flink/conf
    sudo ln -s /etc/flink/conf.dist/ /usr/lib/flink/conf
  "done

直接启动失败，需要指定workfile

No workers file. Please specify workers in'conf/workers'.

root用户下写入workers配置

yarnnode-list2> /dev/null |awk'NR > 2 {print $1}'|awk -F: '{print $1}'> /usr/lib/flink/conf/workers

echo$(hostname).cn-north-1.compute.internal:8081 > /usr/lib/flink/conf/masters

jobmanager配置

# JobManager 节点地址.
jobmanager.rpc.address: $(hostname).cn-north-1.compute.internal
jobmanager.bind-host: 0.0.0.0 # default
rest.address: 0.0.0.0 # webui
rest.bind-address: 0.0.0.0

taskmanager配置

echo taskmanager.host: $(hostname).cn-north-1.compute.internal >> /usr/lib/flink/conf/flink-conf.yaml
echo taskmanager.bind-host: 0.0.0.0 >> /usr/lib/flink/conf/flink-conf.yaml

修改权限

sudo chown -R hadoop:hadoop /var/lib/flink

启动集群

不知道为什么worker节点始终无法启动taskmanagerrunner，最终发现没有权限
这个路径是提供webui上传jar文件用的mkdir: cannot create directory ‘/var/run/flink’: Permission denied/usr/lib/flink/bin/flink-daemon.sh: line 82: /var/run/flink: No such file or directoryflock: 200: Bad file descriptorStarting taskexecutor daemon on host ip-192-168-28-247./usr/lib/flink/bin/flink-daemon.sh: line 145: /var/run/flink/flink-hadoop-taskexecutor.pid: No such file or directory

/usr/lib/flink/bin/start-cluster.sh

在master上查看日志

在这里插入图片描述

最终taskmanager成功注册

关闭集群

/usr/lib/flink/bin/stop-cluster.sh

jpsall脚本

#!/bin/bash
masternode=$(hostname).cn-north-1.compute.internal
nodelist=$(yarn node -list 2> /dev/null | awk 'NR > 2 {print $1}' | awk -F: '{print $1}')
for host in $masternode $nodelist
do
    echo =============== $host ===============
    ssh $host jps
done

在yarn模式下，提交 JAR 文件后，它就会变成由 Flink JobManager 管理的作业。

JobManager 位于托管 Flink 会话 Application Master 进程守护程序的 YARN 节点上

集群生命周期大于job，因此实际上对应session模式

flink run --jobmanager localhost:8081 /usr/lib/flink/examples/streaming/WordCount.jar --input s3://zhaojiew-tmp/shakespeare/ --output s3://zhaojiew-tmp/flinkoutput 

flink run --jobmanager localhost:8081 -c org.example.wc.WordCountBatch flinkall-1.0.0.jar

部署模式

session模式

启动flink session

5.5.0 版本中添加了 flink-yarn-session 命令作为 yarn-session.sh 脚本的包装程序以简化执行

flink-yarn-session -d

启动session后提交任务

flink run --jobmanager yarn-cluster -yid application_1704427099392_0001  /usr/lib/flink/examples/streaming/WordCount.jar --input s3://zhaojiew-tmp/shakespeare/ --output s3://zhaojiew-tmp/flinkoutput 

Caused by: software.amazon.awssdk.services.s3.model.S3Exception: null (Service: S3, Status Code: 400, Request ID: 8XKQF6W01QDQCRTD, Extended Request ID: Bsi6AK3alrxV5OYL5aZhu05h/RusTGUBm9P9hRu5dFu0whCv68DKpvFjf8CYL9Wc5zSEoaL759M=)

可以设置region

看起来是6.15版本的emr_flink存在问题，默认region不对

-Dfs.s3a.bucket.endpoint.region=cn-north-1

在resourcemanager的Tracking UI会跳转到flink jobmanager

但是flink的taskmanager日志并没有汇聚到yarn历史服务器中

查看session fluster的ip和端口号

在这里插入图片描述

或者直接在提交jar界面看ip和端口地址，监听的是内网ip

找到后可以在idea中注册

per-job模式

直接运行batch任务

flink run -m yarn-cluster -Dexecution.runtime-mode=BATCH flinktutorial17-1.0.jar

不同类型任务的name

application模式

提交任务

将jar拷贝到/usr/lib/flink/lib下
指定作业入口类，脚本会到 lib 目录扫描所有的 jar 包

/usr/lib/flink/bin/standalone-job.sh start --job-classname org.example.wc.WordCountBatch

Starting standalonejob daemon on host ip-192-168-30-184.

启动taskmanager

/usr/lib/flink/bin/taskmanager.sh start

在application模式下，yarn中同样没有记录

查看jps进程

在master上查看日志

yarn运行模式

yarn运行模式下同样可以使用三种部署模式

session模式

flink-yarn-session -d

命令参数

Flink1.11.0 版本不再使用-n 参数和-s 参数分别指定 TaskManager 数量和 slot 数量，YARN 会按照需求动态分配 TaskManager 和 slot

-d：分离模式
-jm（--jobManagerMemory）：配置 JobManager 所需内存，默认单位 MB
-nm（--name）：配置在 YARN UI 界面上显示的任务名
-qu（--queue）：指定 YARN 队列名
-tm（--taskManager）：配置每个 TaskManager 所使用内存。

per-job模式

提交任务

/usr/lib/flink/bin/flink run -t yarn-per-job -c org.example.wc.WordCountBatch flinkall-1.0.0.jar

 -t,--target <arg>     The deployment target for the given application,
                       which is equivalent to the "execution.target" config
                       option. For the "run" action the currently available
                       targets are: "remote", "local", "kubernetes-session",
                       "yarn-per-job"(deprecated), "yarn-session". For the
                       "run-application" action the currently available
                       targets are: "kubernetes-application",
                       "yarn-application".

如下报错的解决

在 flink 的/opt/module/flink-1.17.0/conf/flink-conf.yaml 配置文件中设置classloader.check-leaked-classloader: false

application模式

提交任务

/usr/lib/flink/bin/flink run-application -t yarn-application -c org.example.wc.WordCountBatch flinkall-1.0.0.jar

/usr/lib/flink/bin/flink run-application -t yarn-application s3://zhaojiew-bigdata/app/WordCount.jar --input s3://zhaojiew-tmp/shakespeare/ --output s3://zhaojiew-tmp/flinkoutput

可以看到print输出此时在jobmanager中

但是看起来并不支持将jar存储在s3？已知问题，怀疑和flink本身有关，因为使用s3作为input和output是没有问题的

在这里插入图片描述

可以在提交任务时指定依赖，并非任务jar

bin/flink run-application -t yarnapplication -Dyarn.provided.lib.dirs="hdfs://hadoop102:8020/flinkdist" -c com.atguigu.wc.SocketStreamWordCount
hdfs://hadoop102:8020/flink-jars/FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

标签： aws flink 云计算

本文转载自: https://blog.csdn.net/sinat_41567654/article/details/139247377
版权归原作者 zhaojiew10 所有，如有侵权，请联系我们删除。

aws emr启动standalone的flink集群

部署模式

session模式

per-job模式

application模式

yarn运行模式

session模式

per-job模式

application模式

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