flink1.17部署模式和部署方法_flink 1.17 standalone

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前言

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等，但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once（收到的消息仅处理一次）的框架只有Apache Flink。

Flink是原生的流处理系统，但也提供了批处理API，拥有基于流式计算引擎处理批量数据的计算能力，真正实现了批流统一。与Spark批处理不同的是，Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。

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一、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：会话模式（Session Mode）、单作业模式（Per-Job Mode）、应用模式（Application Mode）。

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。

1.会话模式（Session Mode）

2.单作业模式（Per-Job Mode）

3.应用模式（Application Mode）

应用模式后续会替代单作业模式

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二、运行模式

1.Standalone运行模式

独立模式是独立运行的，不依赖任何外部的资源管理平台；当然独立也是有代价的：如果资源不足，或者出现故障，没有自动扩展或重分配资源的保证，必须手动处理。所以独立模式一般只用在开发测试或作业非常少的场景下。

1.1 会话模式部署（本文采用此方式部署）

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

1.2 单作业模式部署

Flink的Standalone集群并不支持单作业模式部署。因为单作业模式需要借助一些资源管理平台。

1.3 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。我们可以使用同样在bin目录下的standalone-job.sh来创建一个JobManager。

2.YARN运行模式

YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容器上，Flink会部署JobManager和TaskManager的实例，从而启动集群。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。

2.1 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.sh）

2.2 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

2.3 应用模式部署

应用模式同样非常简单，与单作业模式类似，直接执行flink run-application命令即可

3.K8S 运行模式

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），而Flink也在最近的版本中支持了k8s部署模式。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

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三、安装部署flink

1.下载flink

https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.17.1/flink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz

2.配置flink

配置环境变量

vim /etc/profile

export FLINK_HOME=/opt/flink-1.17.1
export PATH=$FLINK_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile
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#修改配置文件
vim conf/flink-conf.yaml
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新增或修改如下配置

taskmanager.numberOfTaskSlots: 8
#远程访问需要设置成0.0.0.0
rest.bind-address: 0.0.0.0
#自定义IP可设置
rest.port: 31992
state.savepoints.dir: file:///opt/flink/savepoints
#解决oracle驱动无法加载问题
classloader.resolve-order: parent-first
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3.启动flink（采用Standalone session模式）

#启动
./bin/start-cluster.sh
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web页面地址 ：http://localhost:8081/

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4.运行job

4.1命令行

运行jar

./bin/flink run -d  -c com.cdc.demo.TestOracle_Doris_API_Single_JdbcIncrementalSource  lib/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
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取消任务并保存savepoint

flink cancel -s jobid
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以savepoint启动

./bin/flink run  -d  -c com.cdc.demo.TestOracle_Doris_API_Single_JdbcIncrementalSource -s file:///opt/flink-1.17.1/savepoints/savepoint-aa8205-b86f87af185e  lib/flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
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结尾

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