Flink实战-万字长文详解Flink教程

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Flink实战教程

 Flink概述

按照Apache官方的介绍，Flink是一个对有界和无界数据流进行状态计算的分布式处理引擎和框架。通俗地讲，Flink就是一个流计算框架，主要用来处理流式数据。其起源于2010年德国研究基金会资助的科研项目“Stratosphere”，2014年3月成为Apache孵化项目，12月即成为Apache顶级项目。Flinken在德语里是敏捷的意思，意指快速精巧。其代码主要是由 Java 实现，部分代码由 Scala实现。Flink既可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时流数据，为批处理和流处理提供了统一编程模型。

Flink安装部署

 本地模式

本地模式即在linux服务器直接解压flink二进制包就可以使用，不用修改任何参数，用于一些简单测试场景。

下载安装包

直接在Flink官网下载安装包，如写作此文章时最新版为flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz

上传并解压至linux
```
[root@vm1 myapp]# pwd
/usr/local/myapp

[root@vm1 myapp]# ll
总用量 435772
-rw-r--r--.  1 root root  255546057 2月  8 02:29 flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz
```
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解压到指定目录
```
[root@vm1 myapp]# tar -zxvf flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz  -C /usr/local/myapp/flink/
```
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启动Flink

注意运行之前确保机器上已经安装了JDK1.8或以上版本，并配置了JAVA_HOME环境变量。JDK安装可以参考这篇博文
```
[root@vm1 ~]# java -version
java version "1.8.0_261"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_261-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.261-b12, mixed mode)
```
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进入flink目录执行启动命令
```
[root@vm1 ~]# cd /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/start-cluster.sh 
[root@vm1 flink-1.11.1]# jps
3577 Jps
3242 StandaloneSessionClusterEntrypoint
3549 TaskManagerRunner
```
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执行Jps查看java进程，可以看到Flink相关进程已经启动。可以通过浏览器访问Flink的Web界面http://vm1:8081

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JC1zQ28K-1603003404546)(image-20200928215212188.png)]

能在本机浏览器访问上述页面的前提是Windows系统的hosts文件配了vm1这台服务器的主机名和IP的映射关系，并且linux服务器的防火墙已关闭。

关闭防火墙

查看linux防火墙状态

[root@vm1 ~]# systemctl status firewalld

临时关闭防火墙

[root@vm1 ~]# systemctl stop firewalld

永久关闭防火墙

[root@vm1 ~]# systemctl disable firewalld

关闭Flink

执行bin/stop-cluster.sh

集群模式

集群环境适合在生产环境下面使用，且需要修改对应的配置参数。Flink提供了多种集群模式，我们这里主要介绍standalone和Flink on Yarn两种模式。

Standalone模式

Standalone是Flink的独立集群部署模式，不依赖任何其它第三方软件或库。如果想搭建一套独立的Flink集群，不依赖其它组件可以使用这种模式。搭建一个标准的Flink集群，需要准备3台Linux机器。

Linux机器规划

节点类型主机名 IP

Master vm1 192.168.174.136

Slave vm2 192.168.174.137

Slave vm3 192.168.174.138

在Flink集群中，Master节点上会运行JobManager(StandaloneSessionClusterEntrypoint)进程，Slave节点上会运行TaskManager(TaskManagerRunner)进程。

集群中Linux节点都要配置JAVA_HOME，并且节点之间需要设置ssh免密码登录，至少保证Master节点可以免密码登录到其他两个Slave节点，linux防火墙也需关闭。

设置免密登录

1）先在每一台机器设置本机免密登录自身
```
[root@vm1 ~]# ssh-keygen -t rsa
[root@vm1 ~]#  cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
```
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在本机执行ssh登录自身，不提示输入密码则表明配置成功
```
[root@vm1 ~]# ssh vm1
Last login: Tue Sep 29 22:23:39 2020 from vm1
```
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在其它机器vm2、vm3执行同样的操作:

ssh-keygen -t rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

ssh vm2

ssh vm3

2）设置vm1免密登录其它机器

把vm1的公钥文件拷贝到其它机器vm2、vm3上
```
[root@vm1 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm2:~/
[root@vm1 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm3:~/
```
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登录到vm2、vm3，把vm1的公钥文件追加到自己的授权文件中
```
[root@vm2 ~]# cat ~/id_rsa.pub  >> ~/.ssh/authorized_keys 
[root@vm3 ~]# cat ~/id_rsa.pub  >> ~/.ssh/authorized_keys 
```
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如果提示没有 ~/.ssh/authorized_keys目录则可以在这台机器上执行ssh-keygen -t rsa。不建议手动创建.ssh目录！

验证在vm1上ssh登录vm2、vm3是否无需密码，不需要密码则配置成功！
```
[root@vm1 ~]# ssh vm2
Last login: Mon Sep 28 22:31:22 2020 from 192.168.174.133

[root@vm1 ~]# ssh vm3
Last login: Tue Sep 29 22:35:25 2020 from vm1
```
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执行exit退回到本机
```
[root@vm3 ~]# exit
logout
Connection to vm3 closed.
[root@vm1 ~]# 
```
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3）同样方式设置其它机器之间的免密登录

在vm2、vm3上执行同样的步骤

把vm2的公钥文件拷贝到vm1、vm3
```
[root@vm2 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm1:~/
[root@vm2 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm3:~/
[root@vm1 ~]#  cat ~/id_rsa.pub  >> ~/.ssh/authorized_keys 
[root@vm3 ~]#  cat ~/id_rsa.pub  >> ~/.ssh/authorized_keys 
```
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把vm3的公钥文件拷贝到vm1、vm2
```
[root@vm3 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm1:~/
[root@vm3 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm2:~/
[root@vm1 ~]#  cat ~/id_rsa.pub  >> ~/.ssh/authorized_keys 
[root@vm2 ~]#  cat ~/id_rsa.pub  >> ~/.ssh/authorized_keys 
```
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4）验证ssh免密码登录
```
[root@vm2 ~]# ssh vm1
[root@vm2 ~]# ssh vm3
[root@vm3 ~]# ssh vm1
[root@vm3 ~]# ssh vm2
```
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设置主机时间同步

如果集群内节点时间相差太大的话，会导致集群服务异常，所以需要保证集群内各节点时间一致。

执行命令yum install -y ntpdate安装ntpdate

执行命令ntpdate -u ntp.sjtu.edu.cn 同步时间

Flink安装步骤

下列步骤都是先在Master机器上操作，再拷贝到其它机器(确保每台机器都安装了jdk)
1. 解压Flink安装包
[root@vm1 myapp]# tar -zxvf flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/myapp/flink/
1. 修改Flink的配置文件flink-1.11.1/conf/flink-conf.yaml
把jobmanager.rpc.address配置的参数值改为vm1

jobmanager.rpc.address: vm1
1. 修改Flink的配置文件flink-1.11.1/conf/workers
```
[root@vm1 conf]# vim workers 
vm2
vm3
```
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1. 将vm1这台机器上修改后的flink-1.11.1目录复制到其他两个Slave节点
```
scp -rq /usr/local/myapp/flink vm2:/usr/local/myapp/
scp -rq /usr/local/myapp/flink vm3:/usr/local/myapp/
```
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1. 在vm1这台机器上启动Flink集群服务
执行这一步时确保各个服务器防火墙已关闭

进入flink目录/flink-1.11.1/bin执行start-cluster.sh
```
[root@vm1 ~]# cd /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/start-cluster.sh 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host vm1.
Starting taskexecutor daemon on host vm2.
Starting taskexecutor daemon on host vm3.
```
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1. 查看vm1、vm2和vm3这3个节点上的进程信息
```
[root@vm1 flink-1.11.1]# jps
4983 StandaloneSessionClusterEntrypoint
5048 Jps

[root@vm2 ~]# jps
4122 TaskManagerRunner
4175 Jps

[root@vm3 ~]# jps
4101 Jps
4059 TaskManagerRunner
```
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1. 查看Flink Web UI界面，访问http://vm1:8081
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6tKRfsOg-1603003404551)(image-20201001000826062.png)]

8）提交任务执行

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar

提交任务可以在任意一台flink客户端服务器提交，本例中在vm1、vm2、vm3都可以

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AJKInteJ-1603003404554)(image-20201017200539366.png)]
1. 停止flink集群
bin/stop-cluster.sh

10）单独启动、停止进程

手工启动、停止主进程StandaloneSessionClusterEntrypoint
```
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/jobmanager.sh start
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/jobmanager.sh stop
```
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手工启动、停止TaskManagerRunner(常用于向集群中添加新的slave节点)
```
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/taskmanager.sh start
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/taskmanager.sh stop
```
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Flink on YARN 模式

Flink on Yarn模式使用YARN 作为任务调度系统，即在YARN上启动运行flink。好处是能够充分利用集群资源，提高服务器的利用率。这种模式的前提是要有一个Hadoop集群，并且只需公用一套hadoop集群就可以执行MapReduce和Spark以及Flink任务，非常方便。因此需要先搭建一个hadoop集群。

Hadoop集群搭建

1）下载并解压到指定目录

从官网下载Hadoop二进制包，上传到linux服务器，并解压到指定目录。
```
[root@vm1 ~]# tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /usr/local/myapp/hadoop/
```
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2）配置环境变量

vim /etc/profile
```
export HADOOP_HOME=/usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
```
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执行hadoop version查看版本号
```
[root@vm1 hadoop]# source /etc/profile
[root@vm1 hadoop]# hadoop version
Hadoop 2.9.2
```
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3）修改hadoop-env.sh文件

修改配置export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}指定JAVA_HOME路径:
```
export JAVA_HOME=/usr/local/myapp/jdk/jdk1.8.0_261/
```
- 1
同时指定Hadoop日志路径，先创建好目录：
```
[root@vm1]# mkdir -p /data/hadoop_repo/logs/hadoop
```
- 1
再配置HADOOP_LOG_DIR
```
export HADOOP_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/hadoop
```
- 1
4）修改yarn-env.sh文件

指定JAVA_HOME路径
```
export JAVA_HOME=/usr/local/myapp/jdk/jdk1.8.0_261/
```
- 1
指定YARN日志目录：
```
[root@vm1 ~]# mkdir -p /data/hadoop_repo/logs/yarn
```
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```
export YARN_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/yarn
```
- 1
4）修改core-site.xml

配置NameNode的地址fs.defaultFS、Hadoop临时目录hadoop.tmp.dir

NameNode和DataNode的数据文件都会存在临时目录下的对应子目录下
```
<configuration>
<property>
   <name>fs.defaultFS</name>
   <value>hdfs://vm1:9000</value>
 </property>
 <property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
   <value>/data/hadoop_repo</value>
 </property>
</configuration>
```
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6）修改hdfs-site.xml

dfs.namenode.secondary.http-address指定secondaryNameNode的http地址，本例设置vm2机器为SecondaryNameNode
```
<configuration>
 <property>
   <name>dfs.replication</name>
   <value>2</value>
 </property>
 <property>
   <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
   <value>vm2:50090</value>
 </property>
</configuration>
```
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7）修改yarn-site.xml

yarn.resourcemanager.hostname指定resourcemanager的服务器地址，本例设置vm1机器为hadoop主节点
```
<configuration>
<property>
   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
   <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
   <value>vm1</value>
</property>
</configuration>
```
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8）修改mapred-site.xml

[root@vm1 hadoop]# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
```
<configuration>
<property>
   <name>mapreduce.framework.name</name>
   <value>yarn</value>
</property>
</configuration>
```
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mapreduce.framework.name设置使用yarn运行mapreduce程序

9）配置slaves

设置vm2、vm3为Hadoop副节点

[root@vm1 hadoop]# vim slaves
```
vm2
vm3
```
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10）设置免密码登录

免密配置参考前文设置服务器间相互免密登录

11）拷贝hadoop到其它机器

将在vm1上配置好的Hadoop目录拷贝到其它服务器
```
[root@vm1 hadoop]# scp -r /usr/local/myapp/hadoop/ vm2:/usr/local/myapp/
[root@vm1 hadoop]# scp -r /usr/local/myapp/hadoop/ vm3:/usr/local/myapp/
```
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12）格式化HDFS

在Hadoop集群主节点vm1上执行格式化命令
```
[root@vm1 bin]# pwd
/usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/bin
[root@vm1 bin]# hdfs namenode -format
```
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如果要重新格式化NameNode，则需要先将原来NameNode和DataNode下的文件全部删除，否则报错。NameNode和DataNode所在目录在core-site.xml中hadoop.tmp.dir、dfs.namenode.name.dir、dfs.datanode.data.dir属性配置

13）启动集群

直接启动全部进程

[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh

也可以单独启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

也可以单独启动YARN

sbin/start-yarn.sh

14）查看web页面

要在本地机器http访问虚拟机先关闭linux防火墙，关闭linux防火墙请参照前文

查看HDFS Web页面：

http://vm1:50070/

查看YARN Web 页面：

http://vm1:8088/cluster

15）查看各个节点进程
```
[root@vm1 ~]# jps
5026 ResourceManager
5918 Jps
5503 NameNode

[root@vm2 ~]# jps
52512 NodeManager
52824 Jps
52377 DataNode
52441 SecondaryNameNode

[root@vm3 ~]# jps
52307 DataNode
52380 NodeManager
52655 Jps
```
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16）停止Hadoop集群

[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/stop-all.sh

Hadoop集群搭建完成后就可以在Yarn上运行Flink了！

Flink on Yarn的两种方式

第1种：在YARN中预先初始化一个Flink集群，占用YARN中固定的资源。该Flink集群常驻YARN 中，所有的Flink任务都提交到这里。这种方式的缺点在于不管有没有Flink任务执行，Flink集群都会独占系统资源，除非手动停止。如果YARN中给Flink集群分配的资源耗尽，只能等待YARN中的一个作业执行完成释放资源才能正常提交下一个Flink作业。

第2种：每次提交Flink任务时单独向YARN申请资源，即每次都在YARN上创建一个新的Flink集群，任务执行完成后Flink集群终止，不再占用机器资源。这样不同的Flink任务之间相互独立互不影响。这种方式能够使得资源利用最大化，适合长时间、大规模计算任务。

下面分别介绍2种方式的具体步骤。

第1种方式

不管是哪种方式，都要先运行Hadoop集群

1）启动Hadoop集群

[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh

2）将flink依赖的hadoop相关jar包拷贝到flink目录
```
[root@vm1]# cp /usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-api-2.9.2.jar /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/lib
[root@vm1]# cp /usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/yarn/sources/hadoop-yarn-api-2.9.2-sources.jar /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/lib
```
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还需要 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0.jar ，可以从maven仓库下载并放到flink的lib目录下。

3）创建并启动flink集群

在flink的安装目录下执行
```
bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 512 -tm 512 -d
```
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这种方式创建的是一个一直运行的flink集群，也称为flink yarn-session

创建成功后，可以访问hadoop任务页面，查看是否有flink任务成功运行：http://vm1:8088/cluster

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bIcGDTS0-1603003404558)(image-20201015212535158.png)]

创建成功后，flink控制台会输出web页面的访问地址，可以在web页面查看flink任务执行情况：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-91J9xKue-1603003404560)(image-20201015213139655.png)]

控制台输出http://vm2:43243 可以认为flink的Jobmanager进程就运行在vm2上，且端口是43243。指定host、port提交flink任务时可以使用这个地址+端口

4）附着到flink集群

创建flink集群后会有对应的applicationId，因此执行flink任务时也可以附着到已存在的、正在运行的flink集群
```
#附着到指定flink集群
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/yarn-session.sh -id application_1602852161124_0001
```
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applicationId参数是上一步创建flink集群时对应的applicationId

5）提交flink任务

可以运行flink自带的wordcount样例：

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar

在flink web页面 http://vm2:43243/ 可以看到运行记录：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZYwxhNTz-1603003404561)(image-20201015213038724.png)]

可以通过-input和-output来手动指定输入数据目录和输出数据目录:

-input hdfs://vm1:9000/words
-output hdfs://vm1:9000/wordcount-result.txt

第2种方式

这种方式很简单，就是在提交flink任务时同时创建flink集群

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar

需要在执行上述命令的机器(即flink客户端)上配置环境变量YARN_CONF_DIR、HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_HOME环境变量，Flink会通过这个环境变量来读取YARN和HDFS的配置信息。

如果报下列错，则需要禁用hadoop虚拟内存检查：
```
Diagnostics from YARN: Application application_1602852161124_0004 failed 1 times (global limit =2; local limit is =1) due to AM Container for appattempt_1602852161124_0004_000001 exited with  exitCode: -103
Failing this attempt.Diagnostics: [2020-10-16 23:35:56.735]Container [pid=6890,containerID=container_1602852161124_0004_01_000001] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 105.8 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.
```
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修改所有hadoop机器(所有 nodemanager)的文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
```
<property>  
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>  
    <value>false</value>  
</property>
```
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重启hadoop集群再次运行
```
[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/stop-all.sh
[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run  -m yarn-cluster  -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar
```
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任务成功执行，控制台输出如下。可以使用控制台输出的web页面地址vm3:44429查看任务。不过这种模式下任务执行完成后Flink集群即终止，所以输入地址vm3:44429时可能看不到结果，因为此时任务可能执行完了，flink集群终止，页面也访问不了了。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XsBPibbF-1603003404563)(image-20201016000427565.png)]

上述Flink On Yarn的2种方式案例中分别使用了两个命令：yarn-session.sh 和 flink run

yarn-session.sh 可以用来在Yarn上创建并启动一个flink集群，可以通过如下命令查看常用参数：

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/yarn-session.sh -h

-n :表示分配的容器数量，即TaskManager的数量

-jm:设置jobManagerMemory，即JobManager的内存，单位MB

-tm:设置taskManagerMemory ，即TaskManager的内存，单位MB

-d: 设置运行模式为detached，即后台独立运行

-nm：设置在YARN上运行的应用的name（名字）

-id: 指定任务在YARN集群上的applicationId ,附着到后台独立运行的yarn session中

flink run命令既可以提交任务到Flink集群中执行，也可以在提交任务时创建一个新的flink集群，可以通过如下命令查看常用参数：

[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -h

-m: 指定主节点(JobManger)的地址，在此命令中指定的JobManger地址优先于配置文件中的

-c: 指定jar包的入口类，此参数在jar 包名称之前

-p:指定任务并行度，同样覆盖配置文件中的值

flink run使用举例：

1）提交并执行flink任务，默认查找当前YARN集群中已有的yarn-session的JobManager
```
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello
```
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2）提交flink任务时显式指定JobManager的的host的port，该域名和端口是创建flink集群时控制台输出的
```
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m vm3:39921 ./examples/batch/WordCount.jar  -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello
```
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3）在YARN中启动一个新的Flink集群，并提交任务
```
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run  -m yarn-cluster  -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello
```
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Flink on Yarn集群HA

Flink on Yarn模式的HA利用的是YARN的任务恢复机制。Flink on Yarn模式依赖hadoop集群，这里可以使用前文中的hadoop集群。这种模式下的HA虽然依赖YARN的任务恢复机制，但是Flink任务在恢复时，需要依赖检查点产生的快照。快照虽然存储在HDFS上，但是其元数据保存在zk中，所以也需要一个zk集群，使用前文配置好的zk集群即可。

配置步骤如下：

完整教程请订阅《rabbitmq/kafka/flink实战教程》https://blog.csdn.net/zpcandzhj/category_10152842.html

快速入门案例

 流式处理

Demo0

Demo1

Demo2

批处理

Demo0

提交flink集群运行

flink代码打成jar包

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kafka的详细教程参见博文《kafka详细教程》https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/105680217
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ldsweely/p/14110439.html

节点类型	主机名	IP
Master	vm1	192.168.174.136
Slave	vm2	192.168.174.137
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