Flink整合Yarn与Kafka

Posted 2022-11-29 永远不要矫情

文章目录

• • • 1.Flink 整合 YARN
    • • 1.1yarn-session
      • 1.2yarn-cluster
      • 1.3Flink On YARN故障恢复
    • 2.Flink整合Kafka

1.Flink 整合 YARN

Flink支持多种运行模式：本地Local模式，StandAlone模式，YARN模式，Mesos模式，Kubenetes 模式，Cloud 模式。其中本地模式是用来开发和调试的，YARN 模式是很多公司采用的。在一个企业中，为了最大化的利用集群资源，一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload。因此 Flink 也支持在 YARN 上面运行。首先，让我们通过下图了解下 YARN 和 Flink 的关系。

在图中可以看出，Flink 与 YARN 的关系与 MapReduce 和 YARN 的关系是一样的。Flink 通过 YARN 的接口实现了自己的 AppMaster。当在 YARN 中部署了 Flink，YARN 就会用自己的 Container 来启动 Flink 的 JobManager（也就是 AppMaster）和 TaskManager。

YARN 客户端需要访问Hadoop配置，从而连接 YARN 资源管理器和 HDFS。可以使用下面的策略来决定 Hadoop 配置：

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• 测试 YARN_CONF_DIR, HADOOP_CONF_DIR 或 HADOOP_CONF_PATH 环境变量是否设置 了（按该顺序测试）。如果它们中有一个被设置了，那么它们就会用来读取配置。

• 如果上面的策略失败了(如果正确安装 YARN 的话，这不应该会发生)，客户端会使用HADOOP_HOME 环境变量。 如果该变量设置了，客户端会尝试访问$HADOOP_HOME/etc/hadoop

• 当启动一个新的 Flink YARN Client会话，客户端首先会检查所请求的资源（容器和内存） 是否可用。之后，它会上传包含了 Flink 配置和 jar 文件到 HDFS（步骤 1）。

• 客户端的下一步是请求（步骤 2）一个 YARN 容器启动 ApplicationMaster（步骤 3）。 因为客户端将配置和 jar 文件作为容器的资源注册了，所以运行在特定机器上的 YARN 的NodeManager会负责准备容器（例如，下载文件）。一旦这些完成了，ApplicationMaster (AM) 就启动了。

JobManager 和 AM 运行在同一个容器中。一旦它们成功地启动了，AM 知道 JobManager 的 地址（它自己）。它会为 TaskManager 生成一个新的 Flink 配置文件（这样它们才能连上 JobManager）。该文件也同样会上传到 HDFS。另外，AM 容器同时提供了 Flink 的 Web 界面服务。Flink用来提供服务的端口是由用户+应用程序id作为偏移配置的。这使得用户能够并行执行多个Flink YARN会话。

之后，AM 开始为 Flink的TaskManager分配容器，这会从HDFS下载jar文件和修改过的配 置文件。一旦这些步骤完成了，Flink 就安装完成并准备接受任务了

1.1yarn-session

启动参数

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• 必选

  • -n,–container 分配多少个 yarn 容器 (=taskmanager 的数量)

• 可选

  • -D：动态属性
  • -d,–detached：以分离模式独立运行
  • -jm,–jobManagerMemory：JobManager容器的内存（默认值：MB）
  • -nm,–name：在yarn上为一个自定义的应用设置一个名字
  • -q,–query：显示 yarn 中可用的资源 (内存, cpu核数)
  • -qu,–queue ：指定 YARN 队列.
  • -s,–slots ：每个TaskManager 使用的 slots 数量
  • -tm,–taskManagerMemory：每个TaskManager 的内存（默认值：MB）
  • -z,–zookeeperNamespace：针对 HA 模式在 zookeeper上创建 NameSpace

yarn-session.sh -n 2 -s 2 -tm 1024 -jm 1024

 
 
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上面的命令的意思是，同时向 YARN 申请 3 个 Container，其中 2 个 Container 启动 TaskManager(-n 2)，每个 TaskManager 拥有两个 Task Slot(-s 2)，并且向每个 TaskManager 的 Container 申请 800M 的内存，以及一个 ApplicationMaster(Job Manager)。

参数	含义
-n 2	指定 2 个容器，其实就是启动 2 个 TaskManager
-s 2	每个 TaskManager 启动 2 个 Slot
-jm 1024	JobManager 内存为 1024MB
-tm 1024	TaskManager 内存为 1024MB
-d	任务后台运行

Flink 部署到 YARN Cluster 后，会显示 Job Manager 的连接细节信息。

Flink on YARN 会覆盖下面几个参数，如果不希望改变配置文件中的参数，可以动态的通过-D 选项指定，如 -Dfs.overwrite-files=true -Dtaskmanager.network.numberOfBuffers=16368

jobmanager.rpc.address：因为 JobManager会经常分配到不同的机器上

taskmanager.tmp.dirs：使用 YARN 提供的 tmp 目录

parallelism.default：如果有指定 slot 个数的情况下

yarn-session.sh会挂起进程，所以可以通过在终端使用ctrl+c或输入stop停止 yarn-session。 如果不希望 Flink YARN client长期运行，Flink 提供了一种 detached YARN session，启动时候加 上参数-d 或–detached 在上面的命令成功后，我们就可以在 YARN Application 页面看到 Flink 的纪录。如下图：

如果在虚拟机中测试，可能会遇到错误。这里需要注意内存的大小，Flink向YARN 会申请多个 Container，但是YARN 的配置可能限制了 Containe 所能申请的内存大小，甚至 YARN本身所管理内存就很小。这样很可能无法正常启动 TaskManager，尤其当指定多个 TaskManager 的时候。因此，在启动 Flink 之后，需要去 Flink 的页面中检查下 Flink 的状态。这里可以从上面的页面中，直接跳转(点击 Tracking UI)。这时候 Flink 的页面如图：

如果由于内存不足导致的错误，可以修改yarn-site.xml中的yarn.nodemanager.vmem-check-enabled参数为false，默认为true

<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

重启集群再尝试即可!!!

在启动了yarn-session的机器上可以看到进程

如下图中yarn-session启动成功后，会出现一个主机和端口后，这个就是JobManager（也是ApplicationMaster）

在yarn-session的机器上或者flink的web管理页面上提交flink任务

flink run $FLINK_HOME/examples/batch/WordCount.jar	

注意：其他节点主机不能提交，如果需要在其他主机节点提交JOB，需要在命令行中用-m参数指定yarn-session启动后，系统自动分配的ApplicationMaster主机和节点和端口

结果

1.2yarn-cluster

flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 -yqu default $FLINK_HOME/examples/batch/WordCount.jar

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• -m 指定资源调度系统

• -yn container容器个数

• -yjm jobmanager 的内存

• -ytm taskmanager 的内存

• -yqu YARN 的任务队列

• -p 指定运行的slot

• -ys 指定每个节点启动多少个slot

在这个模式下，同样可以使用-m yarn-cluster 提交一个"运行后即焚"的detached yarn(-yd)作业到yarn cluster。

最后的结果

停止任务

yarn application -kill application_1597652530966_0003

1.3Flink On YARN故障恢复

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。

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• 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。

2.Flink整合Kafka

Flink 提供 Kafka 连接器，用于读取和写入 kafka topics。Flink Kafka 消费者集成了 Flink 的检查点机制来提供Flink处理的exactly-once语义（注意：不是端到端保证）。为实现这一点，Flink 并不依靠 Kafka 的消费者 group offset 跟踪，而是跟踪检查点内部 offset

Flink’s Kafkaconsumer可消费一个或多个 topic。构造方法至少需要(3-4 个参数)，直接看代码。

flink-core 默认提供一个最简单的字符序列化/反序列化类（默认：utf-8）参考：org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema。数据源不是固定数据格式的话，直接使用 SimpleStringSchema即可。否则，可以自己 实现固定数据格式对应的 POJO。 Flinkcheckpoint 开启时，checkpoint以一致的方式将kafka offsets和其他 operations状态一起 保存。Job失败，Flink将存储最近一次的checkpoint，启动之后依据该checkpoint内kafka offsets，开始消费kafka 数据。默认情况下，partitiondiscovery 是关闭的。 开启方法：在 properties config 设置非负值给 discovery 时间间隔(ms)

Flink Kafka Consumer 允许配置offsets 的提交到 kafka或者(zookeeper in 0.8)。这种方式提交的offsets 并不用来保证容错性，仅用来暴露出 consumer 的消费情况。Offsets 提交行为描述：未开启 checkpoint，offsets提交依赖于consumer 的自动提交。开启 checkpoint， offsets提交到checkpoint，setCommitOffsetsOnCheckpoints(boolean)默认是开启的。consumer的自动提交强制关闭。

最合适的做法就是 flinkconsumerkafka 并行度与 kafka partition 数相同，即能保证消费效率， 也不浪费资源。

FlinkIntegrateKafka.scala

package blog.kafka
import java.util.Properties
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
/**
  * @Author Daniel
  * @Description Flink整合Kafka
  *
  **/
object FlinkIntegrateKafka 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    //构建flink流式入口
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //非常关键，一定要设置启动检查点！！每隔5s进行启动一个检查点。默认情况下，检查点被禁用，如果不设置，则使用zookeeper来进行存储offset
    env.enableCheckpointing(5000)
    //开启一次性语义
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)
    //kafka的配置文件
    val properties = new Properties()
    //kafka的节点的IP或者hostName，多个使用逗号分隔
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "hadoop01:9092")
    //zookeeper的节点的IP或者hostName，多个使用逗号进行分隔
    properties.setProperty("zookeeper.connect", "hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181")
    //topic flink消费者的group.id
    properties.setProperty("group.id", "flink-group-1")
    val myConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("flink", new SimpleStringSchema, properties)
    //主要逻辑，这里我直接打印
    val keyedStream = env.addSource(myConsumer)
    keyedStream.print()
    env.execute()
  

kafka-topics.sh --create --topic flink --zookeeper hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181/kafka --partitions 3 --replication-factor 3
kafka-console-producer.sh --topic flink --broker-list hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092