Flink集群部署

x33g5p2x  于2020-09-08 发布在 Flink  
字(4.7k)|赞(0)|评价(0)|浏览(598)

部署方式

一般来讲有三种方式:

  • Local
  • Standalone
  • Flink On Yarn/Mesos/K8s…

单机模式

参考上一篇Flink从入门到放弃(入门篇2)-本地环境搭建&构建第一个Flink应用

Standalone模式部署

我们基于CentOS7虚拟机搭建一个3个节点的集群:

角色分配:

Master: 192.168.246.134
Slave: 192.168.246.135
Slave: 192.168.246.136
192.168.246.134 jobmanager
192.168.246.135 taskmanager
192.168.246.136 taskmanager

假设三台机器都存在:
用户root 密码为123

192.168.246.134 master
192.168.246.135 slave1
192.168.246.136 slave2

三台机器首先要做ssh免登,具体方法很简单,可以百度。

下载一个包到本地:
5cd146f0daa759be76f96435a36f5ecb
这里我选择了1.7.2版本+Hadoop2.8+Scala2.11版本
然后,分发

scp flink-1.7.2-bin-hadoop28-scala_2.11.tgz root@192.168.246.13X:~
scp jdk-8u11-linux-x64.tar.gz root@192.168.246.13X:~
注意:X代表4、5、6,分发到3台机器

修改解压后目录属主:
Chown -R  root:root flink/
Chown -R root:root jdk8/

export JAVA_HOME=/root/jdk8
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

分别修改master和slave的flink-conf.yaml文件

Vim  flink/conf/flink-conf.yaml

##配置master节点ip
jobmanager.rpc.address: 192.168.1.100

##配置slave节点可用内存,单位MB
taskmanager.heap.mb: 25600

##配置每个节点的可用slot,1 核CPU对应 1 slot
##the number of available CPUs per machine 
taskmanager.numberOfTaskSlots: 30

##默认并行度 1 slot资源
parallelism.default: 1

修改slave节点配置文件slaves:
192.168.246.135
192.168.246.136

启动集群:

##在master节点上执行此脚本,就可以启动集群,前提要保证master节点到slaver节点可以免密登录,
##因为它的启动过程是:先在master节点启动jobmanager进程,然后ssh到各slaver节点启动taskmanager进程
./bin/start-cluster.sh
停止集群:
./bin/stop-cluster.sh

Yarn的简介:

b1afbe55f1f2480530635cb86b6798e8

  • ResourceManager
    ResourceManager 负责整个集群的资源管理和分配,是一个全局的资源管理系统。 NodeManager 以心跳的方式向 ResourceManager 汇报资源使用情况(目前主要是 CPU 和内存的使用情况)。RM 只接受 NM 的资源回报信息,对于具体的资源处理则交给 NM 自己处理。
  • NodeManager
    NodeManager 是每个节点上的资源和任务管理器,它是管理这台机器的代理,负责该节点程序的运行,以及该节点资源的管理和监控。YARN 集群每个节点都运行一个NodeManager。
    NodeManager 定时向 ResourceManager 汇报本节点资源(CPU、内存)的使用情况和Container 的运行状态。当 ResourceManager 宕机时 NodeManager 自动连接 RM 备用节点。
    NodeManager 接收并处理来自 ApplicationMaster 的 Container 启动、停止等各种请求。
  • ApplicationMaster
    负责与 RM 调度器协商以获取资源(用 Container 表示)。
    将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)。
    与 NM 通信以启动/停止任务。
    监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务
  • 步骤1 用户向YARN中提交应用程序,其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
  • 步骤2 ResourceManager为该应用程序分配第一个Container,并与对应的Node-Manager通信,要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。
  • 步骤3 ApplicationMaster首先向ResourceManager注册,这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态,然后它将为各个任务申请资源,并监控它的运行状态,直到运行结束,即重复步骤4~7。
  • 步骤4 ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。
  • 步骤5 一旦ApplicationMaster申请到资源后,便与对应的NodeManager通信,要求它启动任务。
  • 步骤6 NodeManager为任务设置好运行环境(包括环境变量、JAR包、二进制程序等)后,将任务启动命令写到一个脚本中,并通过运行该脚本启动任务。
  • 步骤7 各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度,以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态,从而可以在任务失败时重新启动任务。 在应用程序运行过程中,用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。
  • 步骤8 应用程序运行完成后,ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己

on yarn 集群部署

设置Hadoop环境变量:

[root@hadoop2 flink-1.7.2]# vi /etc/profile
export HADOOP_CONF_DIR=这里是你自己的hadoop路径

bin/yarn-session.sh -h 查看使用方法:

4f6f481ebaa405fec89a32f848555352

在启动的是可以指定TaskManager的个数以及内存(默认是1G),也可以指定JobManager的内存,但是JobManager的个数只能是一个

我们开启动一个YARN session:

./bin/yarn-session.sh -n 4 -tm 8192 -s 8

上面命令启动了4个TaskManager,每个TaskManager内存为8G且占用了8个核(是每个TaskManager,默认是1个核)。在启动YARN session的时候会加载conf/flink-config.yaml配置文件,我们可以根据自己的需求去修改里面的相关参数.

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

例如:

./bin/flink run -c com.demo.wangzhiwu.WordCount $DEMO_DIR/target/flink-demo-1.0.SNAPSHOT.jar --port 9000

flink run的用法如下:

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。  

使用run 命令向yarn集群提交一个job。客户端可以确定jobmanager的地址。当然,你也可以通过-m参数指定jobmanager。jobmanager的地址在yarn控制台上可以看到。

值得注意的是:

上面的YARN session是在Hadoop YARN环境下启动一个Flink cluster集群,里面的资源是可以共享给其他的Flink作业。我们还可以在YARN上启动一个Flink作业。这里我们还是使用./bin/flink,但是不需要事先启动YARN session:

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 ./examples/batch/WordCount.jar      \
          --input hdfs://user/hadoop/input.txt                            \
          --output hdfs://user/hadoop/output.txt

上面的命令同样会启动一个类似于YARN session启动的页面。其中的-yn是指TaskManager的个数,必须要指定。

后台运行 yarn session

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。
必须使用yarn工具来停止yarn session

yarn application -kill <applicationId> 

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。

日志文件查看

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>  

完。

相关文章