Flink集群部署详细步骤

Posted 2021-04-13 锐智之心

Flink作为比较流型的数据计算框架，受到大家的热爱，试验了Flink的部署方式如下：

[root@hadoop2 opt]# tar -zxf flink-1.5.0-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz[root@hadoop2 opt]# cd flink-1.5.0

[root@hadoop2 flink-1.5.0]

jobmanager.rpc.address: 10.108.4.202

将所有的worker节点（TaskManager）的IP或者主机名（一行一个）填入conf/slaves 文件中。

[root@hadoop2 flink-1.5.0]10.108.4.20310.108.4.204

[root@hadoop2 flink-1.5.0]

[root@hadoop2 flink-1.5.0]

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/ops/config.html
以下都是非常重要的配置项：
1、TaskManager总共能使用的内存大小（taskmanager.heap.mb）
2、每一台机器上能使用的 CPU 个数（taskmanager.numberOfTaskSlots）
3、集群中的总 CPU个数（parallelism.default）
4、临时目录（taskmanager.tmp.dirs）

以上就完成了一个简单的Flink集群。

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可以使用bin/jobmanager.sh和bin/taskmanager.sh脚本为运行中的集群添加JobManager和TaskManager实例

添加jobmanager：

bin/jobmanager.sh  ((start|start-foreground) cluster)  | stop | stop-all

添加taskmanager：

bin/taskmanager.sh start | start-foreground | stop | stop-all

生产中基本很少使用这种模式的，大多数都是基于YARN来进行提交任务，下面主要给出YARN的任务提交配置方式。

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设置Hadoop环境变量：

[root@hadoop2 flink-1.5.0]
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.13.3-1.cdh5.13.3.p0.2/lib/hadoop/etc/hadoop

查看使用方法：

[root@hadoop2 flink-1.5.0]# bin/yarn-session.sh -h

Usage:
   Required
     -n,--container <arg>   为YARN分配容器的数量 (=Number of Task Managers)
   Optional
     -D <property=value>             动态属性 
     -d,--detached                   以分离模式运行作业
     -h,--help                       Yarn session帮助.
     -id,--applicationId <arg>       连接到一个正在运行的YARN session
     -j,--jar <arg>                  Flink jar文件的路径
     -jm,--jobManagerMemory <arg>    JobManager的内存大小，driver-memory [in MB]
     -m,--jobmanager <arg>           Address of the JobManager (master) to which to connect. Use this flag to connect to a different JobManager than the one specified in the configuration.
     -n,--container <arg>            TaskManager的数量，相当于executor的数量
     -nm,--name <arg>                设置YARN应用自定义名称 
     -q,--query                      显示可用的YARN资源 (memory, cores)
     -qu,--queue <arg>               指定YARN队列
     -s,--slots <arg>                每个JobManager的core的数量，executor-cores。建议将slot的数量设置每台机器的处理器数量
     -st,--streaming                 在流模式下启动Flink
     -t,--ship <arg>                 在指定目录中传送文件(t for transfer)
     -tm,--taskManagerMemory <arg>   每个TaskManager的内存大小，executor-memory  [in MB]
     -yd,--yarndetached              如果存在，则以分离模式运行作业 (deprecated; use non-YARN specific option instead)
     -z,--zookeeperNamespace <arg>   为高可用性模式创建Zookeeper子路径的命名空间

1. 以集群模式提交任务，每次都会新建flink集群

[root@hadoop2 flink-1.5.0]

2.启动Session flink集群，提交任务

2. 启动一个YARN session用2个TaskManager（每个TaskManager分配1GB的堆空间）

[root@hadoop2 flink-1.5.0]

3. YARN session启动之后就可以使用bin/flink来启动提交作业

[root@hadoop2 flink-1.5.0]

用法: run [OPTIONS] <jar-file> <arguments>  
  "run" 操作参数:  
     -c,--class <classname>           如果没有在jar包中指定入口类，则需要在这里通过这个参数指定       -m,--jobmanager <host:port>      指定需要连接的jobmanager(主节点)地址                                        使用这个参数可以指定一个不同于配置文件中的jobmanager       -p,--parallelism <parallelism>   指定程序的并行度。可以覆盖配置文件中的默认值。  

如果你不希望flink yarn client一直运行，也可以启动一个后台运行的yarn session。使用这个参数：-d 或者 --detached

在这种情况下，flink yarn client将会只提交任务到集群然后关闭自己。注意：在这种情况下，无法使用flink停止yarn session。
使用yarn 工具 来停止yarn session

yarn application -kill <applicationId> 

下面命令可以附着到一个运行中的flink yarn session：

[root@hadoop2 flink-1.5.0]#  ./bin/yarn-session.sh  -id <yarnAppId> 

附着到一个运行的session使用yarn resourcemanager来确定job Manager 的RPC端口。
停止yarn session通过停止unix进程(使用CTRL+C）或者在client中输入stop

flink 的 yarn 客户端通过下面的配置参数来控制容器的故障恢复。这些参数可以通过conf/flink-conf.yaml 或者在启动yarn session的时候通过-D参数来指定。

• yarn.reallocate-failed：这个参数控制了flink是否应该重新分配失败的taskmanager容器。默认是true。

• yarn.maximum-failed-containers：applicationMaster可以接受的容器最大失败次数，达到这个参数，就会认为yarn session失败。默认这个次数和初始化请求的taskmanager数量相等(-n 参数指定的)。

• yarn.application-attempts：applicationMaster重试的次数。如果这个值被设置为1(默认就是1)，当application master失败的时候，yarn session也会失败。设置一个比较大的值的话，yarn会尝试重启applicationMaster。

在某种情况下，flink yarn session 部署失败是由于它自身的原因，用户必须依赖于yarn的日志来进行分析。最有用的就是yarn log aggregation 。启动它，用户必须在yarn-site.xml文件中设置yarn.log-aggregation-enable 属性为true。一旦启用了，用户可以通过下面的命令来查看一个失败的yarn session的所有详细日志。

yarn logs -applicationId <application ID>  

flink yarn client也会打印一些错误信息在控制台上，如果错误发生在运行时(例如如果一个taskmanager停止工作了一段时间)

除此之外，yarn resource manager的web界面(默认端口是8088)。resource manager的端口是通过yarn.resourcemanager.webapp.address参数来配置的。

它运行在yarn 程序运行的时候查看日志和程序失败的时候查看日志用户查找问题。

Flink在YARN集群上运行时：Flink YARN Client负责与YARN RM通信协商资源请求，Flink JobManager和Flink TaskManager分别申请到Container去运行各自的进程。

YARN客户端需要访问Hadoop配置来连接YARN资源管理器和HDFS。它使用下面的策略来确定Hadoop的配置：

• YARN_CONF_DIR，HADOOP_CONF_DIR，HADOOP_CONF_PATH.其中一个变量被设置，就能读取配置

• 如果上面的策略失败（在正确的yarn 设置中不应该出来这种情况），客户端使用HADOOP_HOME环境变量。如果设置了，那么客户端就会尝试访问$HADOOP_HOME/tect/hadoop

step1 : 当启动一个新的Flink YARN session时，客户端首先检查资源（container和memory）是否可用。然后，上传一个包含Flink和配置的jar包到HDFS上。

客户端请求（step 2）YARN container启动ApplicationMaster（step 3）.由于客户端将配置和jar文件注册到容器，在特定机器上运行的YARN的NodeManager将负责准备container（例如下载文件）。一旦完成，ApplicationMaster就被启动了。

最后，AM开始为Flink的任务TaskManager分配container，它将从HDFS加载jar文件和修改的配置文件。一旦这些步骤完成，Flink就准备好接口Job的提交了

当Flink系统启动时，首先启动JobManager和一至多个TaskManager。JobManager负责协调Flink系统，TaskManager则是执行并行程序的worker。当系统以本地形式启动时，一个JobManager和一个TaskManager会启动在同一个JVM中。
当一个程序被提交后，系统会创建一个Client来进行预处理，将程序转变成一个并行数据流的形式，交给JobManager和TaskManager执行。

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