二 Flink的部署

本文详细介绍了Apache Flink的部署步骤,包括单机模式、standalone集群模式和YARN模式的配置与启动。在单机模式下,通过修改配置文件并启动集群来运行任务。standalone集群模式需要配置flink-conf.yaml和slaves文件,并启动集群。对于YARN模式,介绍了session和job两种模式的任务提交方式,涉及hadoop依赖包的添加及使用flink run命令运行任务。

1 单机模式

1. 下载flink
可以导官网上下载: https://flink.apache.org/

2.解压到linux的一个文件夹下

3.然后执行flink/bin目录下的start-cluster.sh

./bin/start-cluster.sh
  1. 通过Web UI去查看flink和提交任务
http://localhost:8081

1.1 在命令行提交任务

./bin/flink run 打包好的 JAR 包的绝对路径
./bin/flink run -c 需要运行程序的主类所在包 -p Parallelism jar包的绝对路径 --host localhost --port 7777

./bin/flink run -c com.wc.WordCount -p 1 /num/target/World.jar --host xiaoai08 --port 7777

1.2 配置taskslot num

在conf目录下的flink-conf.yaml文件中配置

taskmanager.numberOfTask
### Apache Flink 部署指南 #### 集群配置 Apache Flink 支持多种部署模式,包括单机模式、YARN 模式以及 Kubernetes 模式。每种模式都有其适用的场景和特点。 - **单机模式**:适用于开发和测试环境,可以快速启动一个独立的 Flink 集群[^3]。在单机模式下,Flink 作业管理器(JobManager)和任务管理器(TaskManager)运行在同一台机器上。 - **YARN 模式**:适用于生产环境,利用 Hadoop YARN 资源调度框架进行资源管理和分配。通过 `bin/flink` 脚本提交作业到 YARN 集群,例如: ```bash $ bin/flink run -d -t yarn-per-job -c com.test.StreamWordCount FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar ``` 上述命令中的 `-t yarn-per-job` 参数表示使用 YARN per-job 模式,每个 Flink 作业都会启动一个新的 YARN 应用程序[^3]。 - **Kubernetes 模式**:适用于云原生环境,利用 Kubernetes 进行容器编排和管理。可以通过 Helm 图表或直接应用 YAML 文件来部署 Flink Operator 和相关资源[^4]。项目根目录中包含 `charts` 目录用于存放 Helm 图表,`manifests` 目录用于存放可以直接应用于 Kubernetes 集群的 YAML 文件。 #### 应用部署 在实际应用中,Flink 可以与 Apache Kafka 进行集成,实现高效的流处理架构。这种架构利用了 Kafka 的发布-订阅模式作为数据源,并通过 Flink 的有状态机制进行实时数据处理[^1]。 - **数据源集成**:Flink 提供了 Kafka 连接器,可以通过简单的 API 将 Kafka 主题中的数据流读取为 Flink 数据流。例如: ```java Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.setProperty("group.id", "flink-consumer-group"); FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer<>( "input-topic", new SimpleStringSchema(), properties ); DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaSource); ``` - **状态管理**:Flink 的有状态机制允许在流处理过程中维护和更新状态信息,这对于需要持久化中间结果的应用非常有用。状态可以通过检查点(Checkpointing)机制进行定期保存,确保故障恢复时的数据一致性。 - **配置参数**:在部署 Flink 应用时,需要合理配置各种参数以优化性能和可靠性。这些参数包括但不限于并行度、内存大小、网络超时时间等。详细的配置方法可以在 AWS Connectors 使用与部署指南中找到,其中涵盖了项目目录结构、启动文件及配置方法等内容[^2]。 - **Kubernetes Operator**:对于 Kubernetes 环境,Flink 提供了专门的 Operator 来简化部署和管理工作。Operator 包含控制器逻辑,能够自动处理资源的状态同步,确保集群始终处于期望的状态。`controller` 目录中包含了调和逻辑代码,而 `config` 目录则存放了 RBAC 权限配置文件[^4]。 通过上述方式,可以灵活地将 Flink 应用于不同的场景,并结合 Kafka 实现强大的实时数据处理能力。 ---
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