当前位置:   article > 正文

Flink 部署模式_cannot use kerberos delegation token manager, no v

cannot use kerberos delegation token manager, no valid kerberos credentials

目录

概述

部署模式

会话模式(Session Mode)

单作业模式(Per-Job Mode)

应用模式(Application Mode)

运行模式(资源管理模式)

Standalone运行模式

会话模式部署

应用模式部署

Yarn运行模式

会话模式部署

单作业模式部署

应用模式部署

优化

K8S运行模式(了解)


概述

Flink 是一个多功能框架,以混合搭配的方式支持许多不同的部署场景。

下图显示了每个 Flink 集群的构建块。
 

Flink客户端:它获取 Flink 应用程序的代码,将其转换为 JobGraph 并将其提交给 JobManager。

JobManager :是 Fl​​ink 中央工作协调组件的名称。它具有针对不同资源提供者的实现,这些实现在高可用性、资源分配行为和支持的作业提交模式方面有所不同。将工作分配到 TaskManager,其中运行实际操作符(例如sources, transformations 和 sinks)。

TaskManager: 是实际执行 Flink 作业工作的服务。

Flink作业提交的一般提交流程如下:

部署模式

在一些应用场景中,对于集群资源分配和占用的方式,可能会有特定的需求。Flink为各种场景提供了不同的部署模式,主要有以下三种:

  • Application Mode(应用模式):专门为一个应用程序运行集群。作业的main方法在 JobManager 上执行。支持在应用程序中多次调用“execute”/“executeAsync”。
  • Per-Job Mode(Per-Job 模式)(已弃用):专门为一项作业运行一个集群。作业的main方法在客户端运行。
  • Session Mode(会话模式):一个 JobManager 实例管理同一 TaskManager 集群的多个作业。

它们的区别主要在于:集群的生命周期以及资源的分配方式;以及应用的main方法到底在哪里执行——客户端(Client)还是JobManager。

会话模式(Session Mode)

会话模式:先启动一个集群,保持一个会话,通过客户端提交作业。集群启动时所有资源就都已经确定,所以所有提交的作业会竞争集群中的资源。

会话模式比较适合于单个规模小、执行时间短的大量作业。

单作业模式(Per-Job Mode)

会话模式因为资源共享会导致很多问题,所以为了更好地隔离资源,我们可以考虑为每个提交的作业启动一个集群,这就是所谓的单作业(Per-Job)模式。

作业完成后,集群就会关闭,所有资源也会释放。这些特性使得单作业模式在生产环境运行更加稳定,所以是实际应用的首选模式需要注意的是,Fink本身无法直接这样运行,所以单作业模式一般需要借助一些资源管理框架来启动集群,比如YARN、Kubernetes(K8S)。

应用模式(Application Mode)

前面提到的两种模式下,应用代码都是在客户端上执行,然后由客户端提交给JobManager的。但是这种方式客户端需要占用大量网络带宽,去下载依赖和把二进制数据发送给JobManager,加上很多情况下我们提交作业用的是同一个客户端,就会加重客户端所在节点的资源消耗。

所以应用模式的解决办法就是,直接把应用提交到JobManger上运行。我们需要为每一个提交的应用单独启动一个JobManager,也就是创建一个集群。这个JobManager只为执行这一个应用而存在,执行结束之后JobManager也就关闭了,这就是所谓的应用模式。

与 Per-Job(已弃用)模式相比,Application 模式允许提交包含多个作业的应用程序。作业执行的顺序不受部署模式的影响,而是受用于启动作业的调用的影响。使用阻塞的execute() 建立一个顺序,这将导致“下一个”作业的执行被推迟,直到“这个”作业完成。使用非阻塞的executeAsync()将导致“下一个”作业在“此”作业完成之前开始。

运行模式(资源管理模式)

在了解了Flink的三种部署模式后,运行Flink作业需要资源,按照运行时使用资源的不同可以分为有三种:Standalone运行模式、Yarn运行模式、K8S运行模式。每种运行模式中,可以有不同的部署模式。

Standalone运行模式

Standalone运行模式:使用Flink集群的资源来运行Flink作业。

三种部署模式中,Standalone运行模式支持会话模式部署和应用模式部署,不支持单作业模式部署。

会话模式部署

提前启动集群,并通过Web页面/flink run命令客户端提交任务(可以多个任务,但是集群资源固定)。

案例:使用会话模式运行一个flink作业,例如:自己编写的WordCount作业,可参考Flink WordCount实践

启动flink standalone集群

[hadoop@node2 ~]$ start-cluster.sh

在node2启动nc命令

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
​
Web UI提交作业

(1)任务打包完成后,我们打开Flink的WEB UI页面,在右侧导航栏点击“Submit New Job”,然后点击按钮“+ Add New”,选择要上传运行的JAR包,如下图所示。

点击jar包名称,填写主类和并行度信息

主类:org.example.wc.SocketStreamWordCount

并行度:1

点击Submit提交作业

测试

在nc终端发送数据

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
hello world
​

查看结果

命令行提交作业

命令执行

[hadoop@node2 ~]$ flink run -m node2:8081 -c org.example.wc.SocketStreamWordCount flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

测试

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
hello flink
​

在node3的Task Manager中查看到结果

注意:计算的机器不固定是node3,也可能在其他机器上。

在node3上,命令行查看结果

[hadoop@node3 ~]$ cd $FLINK_HOME/
[hadoop@node3 flink-1.17.1]$ ls
bin  conf  examples  lib  LICENSE  licenses  log  NOTICE  opt  plugins  README.txt
[hadoop@node3 flink-1.17.1]$ cd log/
[hadoop@node3 log]$ ls
flink-hadoop-client-node2.log            flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.3
flink-hadoop-client-node3.log            flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.4
flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log    flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.5
flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.1  flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.out
flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.2
[hadoop@node3 log]$ tail flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.out 
(hello,1)
(flink,1)

​
应用模式部署

应用模式下不会提前创建集群,所以不能调用start-cluster.sh脚本。我们可以standalone-job.sh来创建一个JobManager。

具体步骤如下:

(0)准备工作

如果之前开启了集群进程,先关闭之前开启的集群进程

[hadoop@node2 ~]$ stop-cluster.sh

如果之前没有开启集群进程,则不用关闭集群。

在node2中执行以下命令启动netcat。

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
​

(1)进入到Flink的安装路径下,将应用程序的jar包放到lib/目录下。

[hadoop@node2 ~]$ mv flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar $FLINK_HOME/lib/

(2)启动JobManager,并指定作业入口。

[hadoop@node2 ~]$ standalone-job.sh start --job-classname org.example.wc.SocketStreamWordCount
Starting standalonejob daemon on host node2.
​

这里我们直接指定作业入口类,脚本会到lib目录扫描所有的jar包。

查看进程,看到JobManager已经启动

[hadoop@node2 ~]$ jps
5061 StandaloneApplicationClusterEntryPoint
5095 Jps
​

(3)启动TaskManager

​
[hadoop@node2 ~]$ taskmanager.sh start
Starting taskexecutor daemon on host node2.
[hadoop@node2 ~]$ jps
5457 Jps
5061 StandaloneApplicationClusterEntryPoint
5429 TaskManagerRunner
​
​
[hadoop@node3 log]$ taskmanager.sh start
Starting taskexecutor daemon on host node3.
[hadoop@node3 log]$ jps
3105 TaskManagerRunner
3175 Jps
​
​
[hadoop@node4 log]$ taskmanager.sh start
Starting taskexecutor daemon on host node4.
[hadoop@node4 log]$ jps
2708 Jps
2637 TaskManagerRunner

注意:这里在集群里所有机器(node2、node3、node4)都启动TaskManager,也可以按需启动特定的机器作为TaskManager。

(4)发送单词数据

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
hello hadoop
​

(5)在node2:8081查看结果

Yarn运行模式

使用YARN资源来运行Flink作业。

YARN上部署的过程是:客户端把Flink应用提交给YARN的ResourceManager,Yarn的ResourceManager根据需要分配Yarn的NodeManager上容器。在这些容器上,Flink会部署JobManager和TaskManager的实例。Flink会根据运行在JobManger上的作业所需要的Slot数量动态分配TaskManager资源。

三种部署模式中,YARN运行模式均支持。

(1)配置环境变量,增加环境变量配置如下:

[hadoop@node2 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

添加如下内容

#FLINK YARN MODE NEED USE HADOOP CONF
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

让环境变量生效

[hadoop@node2 ~]$ source /etc/profile

注意:如果只在node2提交作业,只需要在node2上执行,不用分发到其他机器上(如果需要在其他机器操作,也需要设置。)。`符号表示在shell里执行命令。

(2)启动Hadoop集群,包括HDFS和YARN。

[hadoop@node2 ~]$ start-dfs.sh
[hadoop@node3 ~]$ start-yarn.sh

(3)在node2中执行以下命令启动netcat。

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
​
会话模式部署

YARN的会话模式与独立集群略有不同,需要首先申请一个YARN会话(YARN Session)来启动Flink集群。

YARN Session模式作业提交流程如下:

查看命令帮助

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh --help
...
省略若干日志信息输出
...
Usage:
   Optional
     -at,--applicationType <arg>     Set a custom application type for the application on YARN
     -D <property=value>             use value for given property
     -d,--detached                   If present, runs the job in detached mode
     -h,--help                       Help for the Yarn session CLI.
     -id,--applicationId <arg>       Attach to running YARN session
     -j,--jar <arg>                  Path to Flink jar file
     -jm,--jobManagerMemory <arg>    Memory for JobManager Container with optional unit (default: MB)
     -m,--jobmanager <arg>           Set to yarn-cluster to use YARN execution mode.
     -nl,--nodeLabel <arg>           Specify YARN node label for the YARN application
     -nm,--name <arg>                Set a custom name for the application on YARN
     -q,--query                      Display available YARN resources (memory, cores)
     -qu,--queue <arg>               Specify YARN queue.
     -s,--slots <arg>                Number of slots per TaskManager
     -t,--ship <arg>                 Ship files in the specified directory (t for transfer)
     -tm,--taskManagerMemory <arg>   Memory per TaskManager Container with optional unit (default: MB)
     -yd,--yarndetached              If present, runs the job in detached mode (deprecated; use non-YARN specific option instead)
     -z,--zookeeperNamespace <arg>   Namespace to create the Zookeeper sub-paths for high availability mode
​

常用参数解读:

  • -d:分离模式,如果你不想让Flink YARN客户端一直前台运行,可以使用这个参数,即使关掉当前对话窗口,YARN session也可以后台运行。

  • -jm(--jobManagerMemory):配置JobManager所需内存,默认单位MB。

  • -nm(--name):配置在YARN UI界面上显示的任务名。

  • -qu(--queue):指定YARN队列名。

  • -tm(--taskManager):配置每个TaskManager所使用内存。

启动一个YARN session

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh -nm test
...
省略部分日志输出
...
2024-04-16 17:49:09,244 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node3:37102 of application 'application_1713260243932_0002'.
JobManager Web Interface: http://node3:37102
​

可以看到:YARN Session启动之后会给出一个YARN application ID以及一个Web UI地址(http://node3:37102),Web UI地址是随机的,每次启动Session的Web UI地址也可能不一样。

注意:flink1.17的YARN模式,会自动覆盖之前standalone集群的配置。所以node3也可以作为master节点。

浏览器访问Web UI

node3:37102

通过Web UI提交作业

测试

nc发送数据

Web UI查看结果

8088端口查看作业

也可以点击Tracking UI的ApplicationMaster进入Flink Web UI界面

取消作业

通过命令行提交作业

启动yarn-session

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh -nm test
...
省略部分输出
...
2024-04-16 20:30:50,602 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node2:37680 of application 'application_1713270240854_0001'.
JobManager Web Interface: http://node2:37680
​

 查看Web UI

http://node2:37680

此时还没有可用的Task Managers和Task Slots

将Flink作业jar包上传到node3

将该任务提交到已经开启的Yarn-Session中运行。

[hadoop@node3 ~]$ flink run -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -m node2:37680 flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

提交作业后,Task Managers 变为1,Total Task Slots也为1

查看正在运行的作业

测试

发送数据

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
hello flink
hello hadoop
​

刷新结果

任务提交成功后,可在YARN的Web UI界面查看运行情况。

node3:8088

Web UI查看结果

可以看到,通过8088同样也可以查看到Flink的Web UI,并能查看到作业的运行情况。

查看日志

命令查看日志

[hadoop@node3 ~]$ yarn logs -applicationId application_1713270240854_0001 
​
[hadoop@node3 ~]$ yarn logs -applicationId application_1713270240854_0001 | tail 
[hadoop@node3 ~]$ yarn logs -applicationId application_1713270240854_0001 | less

停止session

退回查看应用状态

改成是kill掉session,使用命令停止session更加优雅。

重新开启一个session会话

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh -nm test -d
...
2024-04-16 21:25:21,517 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node2:36883 of application 'application_1713270240854_0002'.
JobManager Web Interface: http://node2:36883
2024-04-16 21:25:21,973 INFO  org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli                [] - The Flink YARN session cluster has been started in detached mode. In order to stop Flink gracefully, use the following command:
$ echo "stop" | ./bin/yarn-session.sh -id application_1713270240854_0002
If this should not be possible, then you can also kill Flink via YARN's web interface or via:
$ yarn application -kill application_1713270240854_0002
Note that killing Flink might not clean up all job artifacts and temporary files.
[hadoop@node2 ~]$ 

输出日志中看到,优雅地停止flink session的命令是

echo "stop" | ./bin/yarn-session.sh -id application_1713270240854_0002

查看8088端口,多了一个应用application_1713270240854_0002

优雅地停止flink应用

[hadoop@node2 ~]$ echo "stop" | yarn-session.sh -id application_1713270240854_0002
...
2024-04-16 21:31:48,210 INFO  org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy                        [] - Connecting to ResourceManager at node3/192.168.193.143:8032
2024-04-16 21:31:48,644 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node2:36883 of application 'application_1713270240854_0002'.
2024-04-16 21:31:49,765 INFO  org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli                [] - Deleted Yarn properties file at /tmp/.yarn-properties-hadoop
2024-04-16 21:31:49,769 INFO  org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli                [] - Application application_1713270240854_0002 finished with state FINISHED and final state SUCCEEDED at 1713274309726
​

查看作业State为FINISHED,FinalStatus为SUCCEEDED

单作业模式部署

在YARN环境中,由于有了外部平台做资源调度,所以我们也可以直接向YARN提交一个单独的作业,从而启动一个Flink集群。

(1)执行命令提交作业。

在node3提交作业

[hadoop@node3 ~]$ flink run -d -t yarn-per-job -c org.example.wc.SocketStreamWordCount flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar 
​
------------------------------------------------------------
 The program finished with the following exception:
​
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: No Executor found. Please make sure to export the HADOOP_CLASSPATH environment variable or have hadoop in your classpath. For more information refer to the "Deployment" section of the official Apache Flink documentation.
    at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:372)
    at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.invokeInteractiveModeForExecution(PackagedProgram.java:222)
    at org.apache.flink.client.ClientUtils.executeProgram(ClientUtils.java:105)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.executeProgram(CliFrontend.java:851)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.run(CliFrontend.java:245)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.parseAndRun(CliFrontend.java:1095)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.lambda$mainInternal$9(CliFrontend.java:1189)
    at org.apache.flink.runtime.security.contexts.NoOpSecurityContext.runSecured(NoOpSecurityContext.java:28)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.mainInternal(CliFrontend.java:1189)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.main(CliFrontend.java:1157)
Caused by: java.lang.IllegalStateException: No Executor found. Please make sure to export the HADOOP_CLASSPATH environment variable or have hadoop in your classpath. For more information refer to the "Deployment" section of the official Apache Flink documentation.
​

因为,此前只在node2设置了环境变量,所以哪台需要以单作业运行,需要设置hadoop相关环境变量。

设置hadoop classpath环境变量后

再次执行

[hadoop@node3 ~]$ flink run -d -t yarn-per-job -c org.example.wc.SocketStreamWordCount flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar 
​

报错如下

2024-04-16 21:53:16,364 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node2:42969 of application 'application_1713270240854_0003'.
Job has been submitted with JobID 2da4916c92fe28098976286b72700f6c
Exception in thread "Thread-5" java.lang.IllegalStateException: Trying to access closed classloader. Please check if you store classloaders directly or indirectly in static fields. If the stacktrace suggests that the leak occurs in a third party library and cannot be fixed immediately, you can disable this check with the configuration 'classloader.check-leaked-classloader'.
    at org.apache.flink.util.FlinkUserCodeClassLoaders$SafetyNetWrapperClassLoader.ensureInner(FlinkUserCodeClassLoaders.java:184)
    at org.apache.flink.util.FlinkUserCodeClassLoaders$SafetyNetWrapperClassLoader.getResource(FlinkUserCodeClassLoaders.java:208)
​

解决方式:

方法1.配置文件flink-conf.yaml添加如下配置,并分发到其他机器。

classloader.check-leaked-classloader: false

方法2.命令行设置-Dclassloader.check-leaked-classloader=false

 

这里采用方法2解决。

[hadoop@node3 ~]$ flink run -d -t yarn-per-job -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -Dclassloader.check-leaked-classloader=false flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

   ...省略部分输出...

2024-04-16 21:58:45,827 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Cannot use kerberos delegation token manager, no valid kerberos credentials provided.
2024-04-16 21:58:45,845 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Submitting application master application_1713270240854_0004
2024-04-16 21:58:45,908 INFO  org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl        [] - Submitted application application_1713270240854_0004
2024-04-16 21:58:45,909 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Waiting for the cluster to be allocated
2024-04-16 21:58:45,911 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Deploying cluster, current state ACCEPTED
2024-04-16 21:58:54,017 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - YARN application has been deployed successfully.
2024-04-16 21:58:54,018 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - The Flink YARN session cluster has been started in detached mode. In order to stop Flink gracefully, use the following command:
$ echo "stop" | ./bin/yarn-session.sh -id application_1713270240854_0004
If this should not be possible, then you can also kill Flink via YARN's web interface or via:
$ yarn application -kill application_1713270240854_0004
Note that killing Flink might not clean up all job artifacts and temporary files.
2024-04-16 21:58:54,019 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node4:44661 of application 'application_1713270240854_0004'.
Job has been submitted with JobID ef5ff58d20e6acc616eeb4a2c32352e5
[hadoop@node3 ~]$ 
​

点击ApplicationMaster跳到Web UI界面,这里003作业可以跳过去,003和004都在跑,资源不够。停掉003和004,然后,重新启动per-job作业,此时作业ID为005

点击跳转到Flink Web UI界面如下

测试

nc发送数据,例如:hello java

查看Web UI结果

可以使用命令行查看或取消作业

查看作业命令:

[hadoop@node3 ~]$ flink list -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0005

取消作业命令格式:

flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_xxxx_yy <jobId>

这里的application_XXXX_YY是当前应用的ID,<jobId>是作业的ID。注意如果取消作业,整个Flink集群也会停掉。

具体命令如下:

flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0005 5ca1a56ec0b15b0a3f5990438dde8430

查看8088端口

应用模式部署

应用模式部署,允许main()方法在JobManager上执行,这样可以分担Client的压力。

应用模式与单作业模式类似,直接执行flink run-application命令即可。

per-job模式命令

flink run -d -t yarn-per-job -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -Dclassloader.check-leaked-classloader=false flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

应用模式命令

flink run-application -d -t yarn-application -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -Dclassloader.check-leaked-classloader=false flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

区别:

1.per-job是run,应用模式是run-application

2.per-job -t是yarn-per-job,应用模式 -t是yarn-application

执行应用模式

[hadoop@node3 ~]$ flink run-application -d -t yarn-application -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -Dclassloader.check-leaked-classloader=false flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

部分日志如下

测试

nc发送数据

hello flink

查看结果

查看或取消作业命令格式

$ flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY
​
$ flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY <jobId>

查看作业

[hadoop@node3 ~]$ flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0006

取消作业

[hadoop@node3 ~]$ flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0006 c09dd8a76391a1264d3b33fec7f80266

优化

把作业需要用到的依赖、插件等资源提前上传到HDFS,作业需要的资源直接从HDFS获取。

可以通过yarn.provided.lib.dirs配置选项指定位置,将flink的依赖上传到远程。

(1)上传flink的lib和plugins到HDFS上

[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -mkdir /flink-dist
[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -put $FLINK_HOME/lib/ /flink-dist
[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -put $FLINK_HOME/plugins/ /flink-dist
[hadoop@node3 ~]$ hdfs dfs -ls /flink-dist
Found 2 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2024-04-16 22:54 /flink-dist/lib
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2024-04-16 22:54 /flink-dist/plugins
[hadoop@node3 ~]$ 
​

put操作提示

2024-04-16 22:54:59,200 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false

不用管这个提示信息。

(2)上传Flink作业jar包到HDFS

[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -mkdir /flink-jars
[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -put flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar /flink-jars

(3)提交作业

[hadoop@node3 ~]$ flink run-application -t yarn-application -Dyarn.provided.lib.dirs="hdfs://node2:9820/flink-dist" -c org.example.wc.SocketStreamWordCount hdfs://node2:9820/flink-jars/flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

这种方式下,Flink本身的依赖和用户jar可以预先上传到HDFS,而不需要单独发送到集群,这就使得作业提交更加轻量了。

测试

nc发送数据

hello flink

查看结果

查看作业

[hadoop@node3 ~]$ flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0008

取消作业

[hadoop@node3 ~]$ flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0008 5656744f88b9384620d93d178859d047

K8S运行模式(了解)

使用K8S资源来运行Flink作业。

容器化部署是如今业界流行的一项技术,基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是Kubernetes(K8S),基本原理与YARN是类似的,具体配置可以参见官网说明,这里我们就不做过多讲解了。

K8S原生Session模式作业提交流程如下:

完成!enjoy it!

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/AllinToyou/article/detail/695345
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号