Flink 集群部署

CentOS7下的Flink 集群部署 通过以上步骤,可构建一个高可用、高性能的 Flink 分布式流处理集群,支撑实时数据处理与分析任务。生产环境中需结合业务场景优化资源分配、内存使用及 Checkpoint 策略,并利用 Flink 生态工具(如 Flink SQL、Table API)提升开发效率。参考官方文档()可进一步学习流处理语义、机器学习集成等高级特性及性能调优技巧。 阅读详情

Flink 集群部署

Flink 集群部署分类

根据以下两种条件将集群部署模式分为三种类型:

1、集群的生命周期和资源隔离;

2、根据程序main()方法执行在Client 还是JobManager

  • Session Mode
    • 共享JobManager 和TaskManager,所有提交的Job都在一个Runtime中运行
  • Pre-Job Mode
    • 独享JobManager 和TaskManager,好比为每个Job单独启动一个Runtime
  • Application Mode (1.11版本提出)
    • Application的main()运行在Cluster上,而不在客户端
    • 每个Application对应一个Runtime,Application中可以包含有多个Job

Flink支持资源管理器

  • Standalone
  • Hadoop Yarn
  • Apache Mesos
  • Docker
  • Kubernetes
Cluster ManagementSession 模式Pre-Job模式Application 模式Native 模式是否生产可用是否支持高可用国内接受度
Local支持不支持不支持不支持否不支持低
Standalone支持不支持不支持不支持是支持低
Yarn支持支持支持支持是支持高
Mesos支持支持不支持支持是支持中
Docker支持支持不支持不支持是不支持低
Kubernetes支持支持支持支持是支持高

Standalone

单机

https://flink.apache.org/downloads.html

wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.16.0/flink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz
tar -zxvf flink-1.16.0-bin-scala_2.12.tgz
cd flink-1.16.0 & ./bin/start-cluster.sh

多机

修改 conf/flink-conf.yaml:
high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.quorum: node01:2181,node02:2181,node03:2181,node04:2181,node05:2181 
high-availability.zookeeper.path.root: /flink 
#high-availability.cluster-id: /cluster_one # important: customize per cluster 
high-availability.storageDir: hdfs:///flink/recovery
配置 conf/masters:
localhost:8081 
localhost:8082
配置 conf/zoo.cfg(可选):
server.0=localhost:2888:3888
启动 HA 集群
$ bin/start-cluster.sh 
Starting HA cluster with 2 masters and 1 peers in ZooKeeper quorum. 
Starting standalonesession daemon on host localhost. 
Starting standalonesession daemon on host localhost. 
Starting taskexecutor daemon on host localhost.

Yarn

Session 集群启动:

./bin/yarn-session.sh -jm 1024m -tm 4096m

Job 集群启动:

./bin/flink run -m yarn-cluster -p 4 -yjm 1024m -ytm 4096m ./examples/batch/WordCout.jar

Application Mode集群启动:

./bin/flink run-application -t yarn-application \
-Djobmanager.memory.process.size=2048m \
-Dtaskmanager.memory.process.size=4096m \
-Dyarn.provided.lib.dirs="hdfs://node02:8020/flink-training/flink-1.16.0" \
./MyApplication.jar
Flink 1.17.0集群搭建 修改hadoop02和hadoop03的conf/flink-conf.yaml中的taskmanager.host,改为当前各自的主机名。修改conf/flink-conf.yaml(从flink1.16版本开始,需要修改以下配置)然后将hadoop01节点上的flink包分发至hadoop02和hadoop03。修改conf/workers(将三台TaskManager节点加进来)修改conf/masters(将JobManager节点加进来) 阅读详情

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