flink-1.12.0版Yarn安装部署

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一、为什么有了flink的安装攻略还要再专门写1.12.0版本的安装博客

上次我发布了flink 1.7.2的安装方法，但是有同学反馈1.7已经比较老版本了，2020年12月10最新发布的Flink1.12.0版本，我就再写了一篇新版本的安装部署！

• Flink1.12.0可以称得上是一个里程碑版本，由近 300 位开发者参与贡献者，提交了超过 1000 多个修复或优化。这些修改极大地提高了 Flink 的可用性，并且简化（且统一）了 Flink 的整个 API 栈。

Flink1.12.0其中一些比较重要的修改包括：

• 在 DataStream API 上添加了高效的批执行模式的支持。这是批处理和流处理实现真正统一的运行时的一个重要里程碑。
• 实现了基于Kubernetes的高可用性（HA）方案，作为生产环境中，ZooKeeper方案之外的另外一种选择。
• 官网地址:Apache Flink: Stateful Computations over Data Streams

二、flink-1.12的Yarn安装

1.下载安装包

Index of /dist/flink

2.上传flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz到node1的指定目录

3.解压

tar -zxvf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz 

4.如果出现权限问题，需要修改权限

chown -R root:root /usr/apps/flink-1.12.0

5.改名或创建软链接

#1. 改名
mv flink-1.12.0 flink
#2.创建软连接，我们不想改名，又不想输入flink-1.12.0这么长的名字，就可以创建软连接
ln -s /usr/apps/flink-1.12.0 /usr/apps/flink

6、启动flink

bin/start-cluster.sh

7、使用jps可以查看到下面两个进程

• TaskManagerRunner
• StandaloneSessionClusterEntrypoint

8、访问Flink的Web UI

http://node1:8081/#/overview

slot在Flink里面可以认为是资源组，Flink是通过将任务分成子任务并且将这些子任务分配到slot来并行执行程序。

9、停止Flink

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

10、集群规划

• 服务器: node1(Master + Slave): JobManager + TaskManager
• 服务器: node2(Slave): TaskManager
• 服务器: node3(Slave): TaskManager

11、修改flink-conf.yaml

vim /usr/apps/flink/conf/flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address: node1
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
web.submit.enable: true

#历史服务器
jobmanager.archive.fs.dir: hdfs://node1:8020/flink/completed-jobs/
historyserver.web.address: node1
historyserver.web.port: 8082
historyserver.archive.fs.dir: hdfs://node1:8020/flink/completed-jobs/
#开启HA，使用文件系统作为快照存储
state.backend: filesystem
#启用检查点，可以将快照保存到HDFS
state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://node1:8020/flink-checkpoints
#使用zookeeper搭建高可用
high-availability: zookeeper
# 存储JobManager的元数据到HDFS
high-availability.storageDir: hdfs://node1:8020/flink/ha/
# 配置ZK集群地址
high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181,node3:2181

12、修改master

#vim /usr/apps/flink/conf/masters
node1:8081
node2:8081

13、修改slaves

#vim /usr/apps/flink/conf/slaves
node1
node2
node3

14、添加HADOOP_CONF_DIR环境变量

#vim /etc/profile
export hadoop_conf_dir=/usr/apps/hadoop/etc/hadoop

15、分发到node2,node3节点

 scp -r /usr/apps/flink/ node2:/usr/apps/flink
 scp -r /usr/apps/flink node3:/usr/apps/flink
 scp  /etc/profile node2:/etc/profile
 scp  /etc/profile node3:/etc/profile
 或
 for i in {2..3}; do scp -r flink node$i:$PWD; done

16、在各个节点加载一下资源

source /etc/profile

17、修改node2上的flink-conf.yaml

vim /usr/apps/flink/conf/flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address: node2

16、启动集群测试，在node1上执行如下命令

#1.启动hadoop
/usr/apps/hadoop/sbin/start-dfs.sh
#2.启动Zookeeper
/usr/apps/zookeeper/bin/zkServer.sh start
 #查看zookeeper是否启动：/usr/apps/zookeeper/bin/zkServer.sh status
#3.启动Flink
/usr/apps/flink/bin/start-cluster.sh
#查看flink是否启动 jps

17、报错

• Could not find a file system implementation for scheme 'hdfs'. The scheme is not directly supported by Flink and no Hadoop file system to support this scheme could be loaded. For a full list of supported file systems, please see //nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/deployment/filesystems/overview/.
• 因为在Flink1.8版本后,Flink官方提供的安装包里没有整合HDFS的jar

18、下载jar包并在Flink的lib目录下放入该jar包并分发使Flink能够支持对Hadoop的操作

• 下载地址：Apache Flink: Downloads

• 放入lib目录:cd /usr/apps/flink/lib

• 分发

 scp -r /usr/apps/flink/lib/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar node2:/usr/apps/flink/lib
 scp -r /usr/apps/flink/lib/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar node3:/usr/apps/flink/lib

19、关闭yarn的内存检查

• vim /usr/apps/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

 <!-- 关闭yarn内存检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>

• 分发

scp -r /usr/apps/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml node2:/usr/apps/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
scp -r /usr/apps/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml node3:/usr/apps/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

• 重启yarn

/usr/apps/hadoop/sbin/stop-all.sh

/usr/apps/hadoop/sbin/start-all.sh

20、yarn中的会话模式

• 在yarn上启动一个Flink集群/会话，node1上执行以下命令

/usr/apps/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d

说明：

申请2个CPU、1600M内存

# -n 表示申请2个容器，这里指的就是多少个taskmanager

# -tm 表示每个TaskManager的内存大小

# -s 表示每个TaskManager的slots数量

# -d 表示以后台程序方式运行

• 注意:该警告不用管

WARN org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient - Caught exception
java.lang.InterruptedException

• 访问UI

• 使用flink run提交任务：

  /usr/apps/flink/bin/flink run  /usr/apps/flink/examples/batch/WordCount.jar

• 完成

• 关闭yarn-session：

yarn application -kill application_1650268924251_0001

21、yarn中的Job分离模式--企业用的更多

针对每个Flink任务在Yarn上启动一个独立的Flink集群并运行,结束后自动关闭并释放资源,----适用于大任务

• 直接提交job

/usr/apps/flink/bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 
/usr/apps/flink/examples/batch/WordCount.jar

参数解释：

# -m  jobmanager的地址
# -yjm 1024 指定jobmanager的内存信息
# -ytm 1024 指定taskmanager的内存信息

• 查看UI界面

http://node1:8088/cluster