一、Flink的安装模式 1、local(本地)
本地单机模式,一般用于测试环境是否搭建成功,很少使用
2、standload(独立集群模式)flink自带集群,开发测试使用
StandAloneHA:独立集群的高可用模式,也是flink自带,用于开发测试环境
3、on yarn(flink on yarn)计算资源统一由hadoop yarn管理,生产环境使用
二、Local模式下的安装 1、下载?
?2、上传文件上传到hadoop001
3、解压[root@hadoop001 software]# tar -xzvf flink-1.12.2-bin-scala_2.11.tgz -C /export/servers/
4、查看文件目录 5、修改环境变量[root@hadoop001 software]# vi /etc/profile
?6、使环境变量起作用[root@hadoop001 software]# source /etc/profile
7、查看安装成功的flink?三、启动scala sell 交互界面
[root@hadoop001 flink-1.12.2]# start-scala-shell.sh local
1、scala命令行示例——单词计数准备好数据文件
单词计数
benv.readTextFile("/root/a.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).groupBy(0).sum(1).print()
?
Ctrl+d退出
?
四、启动flink本地集群1、启动local本地模式
只有hadoop001上有节点
2、使用webui查看hadoop001:8081
3、Local集群上测试运行任务——单词计数 1)准备jar包 2)提交任务 3)在webui查看完整任务过程 4)查看结果 ? 五、Standalone模式安装? 1、集群规划?
?2)Master 3)workers ? 4)环境变量 ? 3、分发文件 1)分发flink?[root@hadoop001 servers]# scp -r flink-1.12.2/ hadoop002:$PWD
[root@hadoop001 servers]# scp -r flink-1.12.2/ hadoop003:$PWD
2)分发环境变量 4、使环境变量起作用[root@hadoop001 servers]# source /etc/profile
5、启动flink集群 ?6、webui查看 7、启动历史服务器 1)上传连接器 ? ?2)启动historyserver服务 8、历史服务器webui查看 ? 9、Standalone测试任务-单词计数 1)带参数提交任务flink run examples/batch/WordCount.jar --input hdfs://hadoop001:9000/input/ --output hdfs://hadoop001:9000/output/result.txt
2)出错 3)添加hadoop classpath配置[root@hadoop001 flink-1.12.2]# hadoop classpath
4)重新运行flink run examples/batch/WordCount.jar --input hdfs://hadoop001:9000/input/ --output hdfs://hadoop001:9000/output/result.txt
?六、Standalone-HA模式安装 1、集群规划JobManager???? TaskManager
hadoop01?????? y??????????????? y
hadoop02?????? Y??????????????? y
hadoop03?????? n??????????????? y
2、停止flink集群 3、修改flink配置文件 ??
4、修改master文件?
5、同步配置文件? ? 6、修改hadoop002上的flink-core.yaml ? 7、重新启动flink集群? 8、相关进程未启动因为缺少flink整合hadoop的jar包,需要从flink官网下载,放入flink的lib目录,并分发至其他节点Apache Flink: Downloads
重新启动
?
9、Flink的webui查看 ? ?七、Flink on yarn的安装 1、修改yarn-site.xml配置文件 2、分发配置文件 ? ?3、启动相关服务Zookeeper
dfs
yarn
flink
historyserver
4、Session模式提交任务 1)开启会话[root@hadoop001 bin]# yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d
-n:表示申请的容器,也就是worker的数量,也即cpu的核心数
-tm:表示每个worker(taskManager)的内存大小
-s:表示每个worker的slot数量
-d:表示在后台运行
2)jps 3)查看yarn的webui ? 4)提交任务-单词计数 ? 5)查看任务完成?
6)再提交一个任务 7)再次查看yarn的webui 8)关闭yarn-sesion[root@hadoop001 batch]# yarn application -kill application_1649659166087_0001
?5、Per-job模式提交任务 1)提交任务[root@hadoop001 batch]# flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 WordCount.jar
-m:jobmanager的地址
-yjm:jobmanager的内存大小
-ytm:taskmanager的内存大小
2)查看yarn的webui 3)再次提交 4)查看jps情况查看到没有相关进程,进程完成后会自动关闭
6、Flink提交参数任务总结?
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