Flink 1.14.0安装与配置_flink1.14版本下载

Flink安装包下载地址

1. standalone模式

1. 解压安装Flink

[root@bigdata1 software]# tar -zxvf flink-1.14.0-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/module/
[root@bigdata1 module]# mv flink-1.14.0/ flink-standalone
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2. 进入conf修改flink-conf.yaml (cd /opt/module/flink-standalone/conf)

jobmanager.rpc.address: bigdata01
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flink中有jobmanager和taskmanager

3. 修改wokers(路径同上)

[root@test conf]# vim workers
bigdata01
bigdata02
bigdata03
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4. 分发到集群其他节点

[root@bigdata1 module]# scp -r /opt/module/flink-standalone/ bigdata02:/opt/module
[root@bigdata1 module]# scp -r /opt/module/flink-standalone/ bigdata03:/opt/module
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5. 启动Flink集群命令（在/opt/module/flink-standalone/下执行）

bin/start-cluster.sh 
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6. 浏览器访问 http://bigdata01:8081 可以对flink集群和任务进行监控管理。

7. 停止Flink集群命令（在/opt/module/flink-standalone/下执行）

bin/stop-cluster.sh
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flink run org.example.wc.StreamingWordCount -p 1 wc.jar --host localhost --port 7777

flink list

2. Flink on Yarn模式(生产应用常用模式)

上传二进制包 解压缩 更改文件名称 配置环境变量

1. 解压安装

[root@bigdata1 software]# tar -zxvf /opt/software/flink-1.14.0-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/module/
[root@bigdata1 module]# mv flink-1.14.0/ flink-yarn        
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2. 配置环境变量（/etc/profile）

#配置环境变量HADOOP_CLASSPATH, 如果前面已经配置可以忽略。
#export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

#FLINK_HOME
export FLINK_HOME=/opt/module/flink-yarn
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
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3. 启动Hadoop集群

Flink on Yarn模式基于Hadoop集群Yarn。

2.1 Session Cluster (内存集中管理模式)

​ Session-Cluster模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向yarn申请一块空间后，资源永远保持不变,无论提交多少job，这些job都会共用开始时在yarn中申请的资源。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，下个作业才会正常提交。所有作业共享Dispatcher和ResourceManager；共享资源；适合规模小执行时间短的作业。

​ 在yarn中初始化一个flink集群，开辟指定的资源，以后提交任务都向这里提交。这个flink集群会常驻在yarn集群中，除非手工停止。

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1. 启动Hadoop集群。

2. 启动yarn-session

   bin/yarn-session.sh -d 
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   使用以下命令检查是否启动成功:(任意路径)

   yarn application -list
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   取消yarn-session

   yarn application --kill application_46731628681_0001
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   出现 Flink session cluster 字样则说明启动成功！！

   yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 -d 
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   -jm JobManager的内存

   -tm TaskManager的内存

   -nm yarn的appName(现在yarn的ui上的名字)

   -d 后台运行

2.2 Per Job Cluster (内存Job管理模式)

​ 一个Job会对应一个集群，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向yarn申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。独享Dispatcher和ResourceManager，按需接受资源申请；适合规模大长时间运行的作业。

​ 每次提交都会创建一个新的flink集群，任务之间互相独立，互不影响，方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。

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1. 启动hadoop集群

   确认是否启动： jps

   如果没启：执行

   start-all.sh
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2. 该模式不启动yarn-session，直接执行job

3. 测试：

yum install -y nc
nc -lk 22222
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另起一个终端，执行以下命令：

flink run -m yarn-cluster /opt/module/flink-yarn/examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --hostname bigdata01 --port 22222
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查看yarn application：

yarn application -list
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若出现 Flink per-job cluster 则说明任务正在运行，成功！！

[root@master flink]# flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 /opt/module/flink/examples/batch/WordCount.jar