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Flink概述
按照Apache官方的介绍，Flink是一个对有界和无界数据流进行状态计算的分布式处理引擎和框架。通俗地讲，Flink就是一个流计算框架，主要用来处理流式数据。其起源于2010年德国研究基金会资助的科研项目“Stratosphere”，2014年3月成为Apache孵化项目，12月即成为Apache顶级项目。Flinken在德语里是敏捷的意思，意指快速精巧。其代码主要是由 Java 实现，部分代码由 Scala实现。在Flink的世界里，一切数据都是流式的：离线数据(批数据)是有界(bounded)的流；实时数据(流数据)是无界(unbounded)的流。Flink既可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时流数据，为批处理和流处理提供了统一编程模型。如果把Storm看做第一代流处理框架、Spark Streaming(微批处理)看做第二代，那么Flink称得上是第三代流处理框架，并且是集大成者。
Flink安装部署
和几乎所有的大数据处理框架一样，使用Flink之前，我们需要在服务器上安装部署Flink框架。Flink可以以多种模式运行，既可以单机运行，也可以集群运行。集群环境下既可以独立运行，也可以依赖YARN来运行。下面详细介绍各种安装部署模式。
本地模式
本地模式即在linux服务器直接解压flink二进制包就可以使用，不用修改任何参数，用于一些简单测试场景。
下载安装包
直接在Flink官网下载安装包，如写作此文章时最新版为flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz
上传并解压至linux
[root@vm1 myapp]# pwd
/usr/local/myapp
[root@vm1 myapp]# ll
总用量 435772
-rw-r--r--. 1 root root 255546057 2月 8 02:29 flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz
解压到指定目录
[root@vm1 myapp]# tar -zxvf flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/myapp/flink/
启动Flink
注意运行之前确保机器上已经安装了JDK1.8或以上版本，并配置了JAVA_HOME环境变量。JDK安装可以参考这篇博文
[root@vm1 ~]# java -version
java version "1.8.0_261"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_261-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.261-b12, mixed mode)
进入flink目录执行启动命令
[root@vm1 ~]# cd /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/start-cluster.sh
[root@vm1 flink-1.11.1]# jps
3577 Jps
3242 StandaloneSessionClusterEntrypoint
3549 TaskManagerRunner
执行Jps查看java进程，可以看到Flink相关进程已经启动。可以通过浏览器访问Flink的Web界面http://vm1:8081
能在本机浏览器访问上述页面的前提是Windows系统的hosts文件配了vm1这台服务器的主机名和IP的映射关系，并且linux服务器的防火墙已关闭。
关闭防火墙
查看linux防火墙状态
[root@vm1 ~]# systemctl status firewalld
临时关闭防火墙
[root@vm1 ~]# systemctl stop firewalld
永久关闭防火墙
[root@vm1 ~]# systemctl disable firewalld
关闭Flink
执行bin/stop-cluster.sh
Flink集群模式
集群环境适合在生产环境下面使用，且需要修改对应的配置参数。Flink提供了多种集群模式，我们这里主要介绍standalone和Flink on Yarn两种模式。
Standalone模式
Standalone是Flink的独立集群部署模式，不依赖任何其它第三方软件或库。如果想搭建一套独立的Flink集群，不依赖其它组件可以使用这种模式。搭建一个标准的Flink集群，需要准备3台Linux机器。
Linux机器规划
| 节点类型 | 主机名 | IP |
|---|---|---|
| Master | vm1 | 192.168.174.136 |
| Slave | vm2 | 192.168.174.137 |
| Slave | vm3 | 192.168.174.138 |
在Flink集群中，Master节点上会运行JobManager(StandaloneSessionClusterEntrypoint)进程，Slave节点上会运行TaskManager(TaskManagerRunner)进程。
集群中Linux节点都要配置JAVA_HOME，并且节点之间需要设置ssh免密码登录，至少保证Master节点可以免密码登录到其他两个Slave节点，linux防火墙也需关闭。
设置免密登录
1）先在每一台机器设置本机免密登录自身
[root@vm1 ~]# ssh-keygen -t rsa
[root@vm1 ~]# cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
在本机执行ssh登录自身，不提示输入密码则表明配置成功
[root@vm1 ~]# ssh vm1
Last login: Tue Sep 29 22:23:39 2020 from vm1
在其它机器vm2、vm3执行同样的操作:
ssh-keygen -t rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh vm2
ssh vm3
2）设置vm1免密登录其它机器
把vm1的公钥文件拷贝到其它机器vm2、vm3上
[root@vm1 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm2:~/
[root@vm1 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm3:~/
登录到vm2、vm3，把vm1的公钥文件追加到自己的授权文件中
[root@vm2 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
[root@vm3 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
如果提示没有 ~/.ssh/authorized_keys目录则可以在这台机器上执行ssh-keygen -t rsa。不建议手动创建.ssh目录！
验证在vm1上ssh登录vm2、vm3是否无需密码，不需要密码则配置成功！
[root@vm1 ~]# ssh vm2
Last login: Mon Sep 28 22:31:22 2020 from 192.168.174.133
[root@vm1 ~]# ssh vm3
Last login: Tue Sep 29 22:35:25 2020 from vm1
执行exit退回到本机
[root@vm3 ~]# exit
logout
Connection to vm3 closed.
[root@vm1 ~]#
3）同样方式设置其它机器之间的免密登录
在vm2、vm3上执行同样的步骤
把vm2的公钥文件拷贝到vm1、vm3
[root@vm2 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm1:~/
[root@vm2 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm3:~/
[root@vm1 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
[root@vm3 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
把vm3的公钥文件拷贝到vm1、vm2
[root@vm3 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm1:~/
[root@vm3 ~]# scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@vm2:~/
[root@vm1 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
[root@vm2 ~]# cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
4）验证ssh免密码登录
[root@vm2 ~]# ssh vm1
[root@vm2 ~]# ssh vm3
[root@vm3 ~]# ssh vm1
[root@vm3 ~]# ssh vm2
设置主机时间同步
如果集群内节点时间相差太大的话，会导致集群服务异常，所以需要保证集群内各节点时间一致。
执行命令yum install -y ntpdate 安装ntpdate
执行命令ntpdate -u ntp.sjtu.edu.cn 同步时间
Flink安装步骤
下列步骤都是先在Master机器上操作，再拷贝到其它机器(确保每台机器都安装了jdk)
- 解压Flink安装包
[root@vm1 myapp]# tar -zxvf flink-1.11.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/myapp/flink/
- 修改Flink的配置文件flink-1.11.1/conf/flink-conf.yaml
把jobmanager.rpc.address配置的参数值改为vm1
jobmanager.rpc.address: vm1
- 修改Flink的配置文件flink-1.11.1/conf/workers
[root@vm1 conf]# vim workers
vm2
vm3
- 将vm1这台机器上修改后的flink-1.11.1目录复制到其他两个Slave节点
scp -rq /usr/local/myapp/flink vm2:/usr/local/myapp/
scp -rq /usr/local/myapp/flink vm3:/usr/local/myapp/
- 在vm1这台机器上启动Flink集群服务
执行这一步时确保各个服务器防火墙已关闭
进入flink目录/flink-1.11.1/bin执行start-cluster.sh
[root@vm1 ~]# cd /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host vm1.
Starting taskexecutor daemon on host vm2.
Starting taskexecutor daemon on host vm3.
- 查看vm1、vm2和vm3这3个节点上的进程信息
[root@vm1 flink-1.11.1]# jps
4983 StandaloneSessionClusterEntrypoint
5048 Jps
[root@vm2 ~]# jps
4122 TaskManagerRunner
4175 Jps
[root@vm3 ~]# jps
4101 Jps
4059 TaskManagerRunner
- 查看Flink Web UI界面，访问http://vm1:8081
8）提交任务执行
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar
提交任务可以在任意一台flink客户端服务器提交，本例中在vm1、vm2、vm3都可以
- 停止flink集群
bin/stop-cluster.sh
10）单独启动、停止进程
手工启动、停止主进程StandaloneSessionClusterEntrypoint
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/jobmanager.sh start
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/jobmanager.sh stop
手工启动、停止TaskManagerRunner(常用于向集群中添加新的slave节点)
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/taskmanager.sh start
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/taskmanager.sh stop
Flink on YARN 模式
在容器化部署盛行的时代，Flink on Yarn应运而生。Flink on Yarn模式使用YARN 作为任务调度系统，即在YARN上启动运行flink。好处是能够充分利用集群资源，提高服务器的利用率。这种模式的前提是要有一个Hadoop集群，并且只需公用一套hadoop集群就可以执行MapReduce和Spark以及Flink任务，非常方便。因此需要先搭建一个hadoop集群。
Hadoop集群搭建
1）下载并解压到指定目录
从官网下载Hadoop二进制包，上传到linux服务器，并解压到指定目录。
[root@vm1 ~]# tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /usr/local/myapp/hadoop/
2）配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
执行hadoop version查看版本号
[root@vm1 hadoop]# source /etc/profile
[root@vm1 hadoop]# hadoop version
Hadoop 2.9.2
3）修改hadoop-env.sh文件
修改配置export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}指定JAVA_HOME路径:
export JAVA_HOME=/usr/local/myapp/jdk/jdk1.8.0_261/
同时指定Hadoop日志路径，先创建好目录：
[root@vm1]# mkdir -p /data/hadoop_repo/logs/hadoop
再配置HADOOP_LOG_DIR
export HADOOP_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/hadoop
4）修改yarn-env.sh文件
指定JAVA_HOME路径
export JAVA_HOME=/usr/local/myapp/jdk/jdk1.8.0_261/
指定YARN日志目录：
[root@vm1 ~]# mkdir -p /data/hadoop_repo/logs/yarn
export YARN_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/yarn
4）修改core-site.xml
配置NameNode的地址fs.defaultFS、Hadoop临时目录hadoop.tmp.dir
NameNode和DataNode的数据文件都会存在临时目录下的对应子目录下
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://vm1:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/data/hadoop_repo</value>
</property>
</configuration>
6）修改hdfs-site.xml
dfs.namenode.secondary.http-address指定secondaryNameNode的http地址，本例设置vm2机器为SecondaryNameNode
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>vm2:50090</value>
</property>
</configuration>
7）修改yarn-site.xml
yarn.resourcemanager.hostname指定resourcemanager的服务器地址，本例设置vm1机器为hadoop主节点
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>vm1</value>
</property>
</configuration>
8）修改mapred-site.xml
[root@vm1 hadoop]# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
mapreduce.framework.name设置使用yarn运行mapreduce程序
9） 配置slaves
设置vm2、vm3为Hadoop副节点
[root@vm1 hadoop]# vim slaves
vm2
vm3
10）设置免密码登录
免密配置参考前文 设置服务器间相互免密登录
11）拷贝hadoop到其它机器
将在vm1上配置好的Hadoop目录拷贝到其它服务器
[root@vm1 hadoop]# scp -r /usr/local/myapp/hadoop/ vm2:/usr/local/myapp/
[root@vm1 hadoop]# scp -r /usr/local/myapp/hadoop/ vm3:/usr/local/myapp/
12）格式化HDFS
在Hadoop集群主节点vm1上执行格式化命令
[root@vm1 bin]# pwd
/usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/bin
[root@vm1 bin]# hdfs namenode -format
如果要重新格式化NameNode，则需要先将原来NameNode和DataNode下的文件全部删除，否则报错。NameNode和DataNode所在目录在core-site.xml中hadoop.tmp.dir、dfs.namenode.name.dir、dfs.datanode.data.dir属性配置
13）启动集群
直接启动全部进程
[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh
也可以单独启动HDFS
sbin/start-dfs.sh
也可以单独启动YARN
sbin/start-yarn.sh
14）查看web页面
要在本地机器http访问虚拟机先关闭linux防火墙，关闭linux防火墙请参照前文
查看HDFS Web页面：
http://vm1:50070/
查看YARN Web 页面：
http://vm1:8088/cluster
15）查看各个节点进程
[root@vm1 ~]# jps
5026 ResourceManager
5918 Jps
5503 NameNode
[root@vm2 ~]# jps
52512 NodeManager
52824 Jps
52377 DataNode
52441 SecondaryNameNode
[root@vm3 ~]# jps
52307 DataNode
52380 NodeManager
52655 Jps
16）停止Hadoop集群
[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/stop-all.sh
Hadoop集群搭建完成后就可以在Yarn上运行Flink了！
Flink on Yarn的两种方式
第1种：在YARN中预先初始化一个Flink集群，占用YARN中固定的资源。该Flink集群常驻YARN 中，所有的Flink任务都提交到这里。这种方式的缺点在于不管有没有Flink任务执行，Flink集群都会独占系统资源，除非手动停止。如果YARN中给Flink集群分配的资源耗尽，只能等待YARN中的一个作业执行完成释放资源才能正常提交下一个Flink作业。这种方式适合小规模、短时间计算任务。
第2种：每次提交Flink任务时单独向YARN申请资源，即每次都在YARN上创建一个新的Flink集群，任务执行完成后Flink集群终止，不再占用机器资源。这样不同的Flink任务之间相互独立互不影响。这种方式能够使得资源利用最大化，适合长时间、大规模计算任务。
下面分别介绍2种方式的具体步骤。
第1种方式
不管是哪种方式，都要先运行Hadoop集群
1）启动Hadoop集群
[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh
2）将flink依赖的hadoop相关jar包拷贝到flink目录
[root@vm1]# cp /usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-api-2.9.2.jar /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/lib
[root@vm1]# cp /usr/local/myapp/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/yarn/sources/hadoop-yarn-api-2.9.2-sources.jar /usr/local/myapp/flink/flink-1.11.1/lib
还需要 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0.jar ，可以从maven仓库下载并放到flink的lib目录下。
3）创建并启动flink集群
在flink的安装目录下执行
bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 512 -tm 512 -d
这种方式创建的是一个一直运行的flink集群，也称为flink yarn-session
由于Yarn模式的Flink集群是由yarn来启动的，因此可以在yarn控制台，即hadoop集群管理页面查看是否有flink任务成功运行：http://vm1:8088/cluster
创建成功后，flink控制台会输出web页面的访问地址，可以在web页面查看flink任务执行情况：
控制台输出http://vm2:43243 可以认为flink的Jobmanager进程就运行在vm2上，且端口是43243。指定host、port提交flink任务时可以使用这个地址+端口
4）附着到flink集群
创建flink集群后会有对应的applicationId，因此执行flink任务时也可以附着到已存在的、正在运行的flink集群
#附着到指定flink集群
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/yarn-session.sh -id application_1602852161124_0001
applicationId参数是上一步创建flink集群时对应的applicationId
5） 提交flink任务
可以运行flink自带的wordcount样例：
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar
在flink web页面 http://vm2:43243/ 可以看到运行记录：
可以通过-input和-output来手动指定输入数据目录和输出数据目录:
-input hdfs://vm1:9000/words
-output hdfs://vm1:9000/wordcount-result.txt
第2种方式
这种方式很简单，就是在提交flink任务时同时创建flink集群
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar
需要在执行上述命令的机器(即flink客户端)上配置环境变量YARN_CONF_DIR、HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_HOME环境变量，Flink会通过这个环境变量来读取YARN和HDFS的配置信息。
如果报下列错，则需要禁用hadoop虚拟内存检查：
Diagnostics from YARN: Application application_1602852161124_0004 failed 1 times (global limit =2; local limit is =1) due to AM Container for appattempt_1602852161124_0004_000001 exited with exitCode: -103
Failing this attempt.Diagnostics: [2020-10-16 23:35:56.735]Container [pid=6890,containerID=container_1602852161124_0004_01_000001] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 105.8 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.
修改所有hadoop机器(所有 nodemanager)的文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
重启hadoop集群再次运行
[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/stop-all.sh
[root@vm1 hadoop-2.9.2]# sbin/start-all.sh
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar
任务成功执行，控制台输出如下。可以使用控制台输出的web页面地址vm3:44429查看任务。不过这种模式下任务执行完成后Flink集群即终止，所以输入地址vm3:44429时可能看不到结果，因为此时任务可能执行完了，flink集群终止，页面也访问不了了。
上述Flink On Yarn的2种方式案例中分别使用了两个命令：yarn-session.sh 和 flink run
yarn-session.sh 可以用来在Yarn上创建并启动一个flink集群，可以通过如下命令查看常用参数：
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/yarn-session.sh -h
-n :表示分配的容器数量，即TaskManager的数量
-s : 每个TaskManager的slot数量，一般根据cpu核数设定
-jm:设置jobManagerMemory，即JobManager的内存，单位MB
-tm:设置taskManagerMemory ，即TaskManager的内存，单位MB
-d: 设置运行模式为detached，即后台独立运行
-nm：设置在YARN上运行的应用的name（名字）
-id: 指定任务在YARN集群上的applicationId ,附着到后台独立运行的yarn session中
flink run命令既可以提交任务到Flink集群中执行，也可以在提交任务时创建一个新的flink集群，可以通过如下命令查看常用参数：
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -h
-m: 指定主节点(JobManger)的地址，在此命令中指定的JobManger地址优先于配置文件中的
-c: 指定jar包的入口类，此参数在jar 包名称之前
-p:指定任务并行度，同样覆盖配置文件中的值
flink run使用举例：
1）提交并执行flink任务，默认查找当前YARN集群中已有的yarn-session的JobManager
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello
2）提交flink任务时显式指定JobManager的的host的port，该域名和端口是创建flink集群时控制台输出的
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m vm3:39921 ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello
3）在YARN中启动一个新的Flink集群，并提交任务
[root@vm1 flink-1.11.1]# bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://vm1:9000/hello.txt -output hdfs://vm1:9000/result_hello
-m yarn-cluster是固定写法，这种方式告诉flink不用去找standalone集群和yarn session集群，而是根据当前提交的job单独启动一个cluster。
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