Flink集群(standalone)安装

节点规划

进程IP
JobManager10.192.192.8
TaskManager10.192.192.9
TaskManager10.192.192.10

安装配置

# 三台机器需提前安装jdk1.8
yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

# 10.192.192.8执行
# 下载安装包
mkdir /opt/flink && cd /opt/flink

wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.14.4/flink-1.14.4-bin-scala_2.11.tgz

tar -zxvf flink-1.14.4-bin-scala_2.11.tgz
# 配置环境变量
vim /etc/profile
export FLINK_HOME=/opt/flink/flink-1.14.4
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

# 重新加载
source /etc/profile
# 验证版本
flink --version

# 修改flink-conf.yaml配置
vim /opt/flink/flink-1.14.4/conf/flink-conf.yaml
taskmanager.numberOfTaskSlots: 5
jobmanager.rpc.address: 10.192.192.8

# 修改masters配置
vim /opt/flink/flink-1.14.4/conf/masters
10.192.192.8:8081

# 修改workers配置
vim /opt/flink/flink-1.14.4/conf/workers
10.192.192.9
10.192.192.10

# 复制配置文件
cd /opt
scp -r flink 10.192.192.9:/opt
scp -r flink 10.192.192.10:/opt

部署测试

# 10.192.192.8执行
# 启动集群(根据提示输入服务器登陆密码)
start-cluster.sh
# 验证进程
jps
[root@iZ2ze3n2wuzr90bp6211riZ conf]# jps
6308 StandaloneSessionClusterEntrypoint
6684 Jps

# 10.192.192.9执行
jps
[root@iZ2ze3n2wuzr90bp6211rkZ ~]# jps
3537 TaskManagerRunner
3823 Jps

# 10.192.192.10执行
[root@iZ2ze3n2wuzr90bp6211rjZ ~]# jps
3797 Jps
3735 TaskManagerRunner

加入系统服务

cat >/usr/lib/systemd/system/flink.service <<EOF
[Unit]
Description=Apache Flink:Stateful Computations over Data Streams
Documentation=https://flink.apache.org
After=network-online.target firewalld.service
Wants=network-online.target

[Service]
ExecStart=/opt/flink/flink-1.14.4/bin/start-cluster.sh
ExecStop=/opt/flink/flink-1.14.4/bin/stop-cluster.sh
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
TimeoutStartSec=0
Delegate=yes
KillMode=process
Restart=on-failure
StartLimitBurst=3
StartLimitInterval=60s

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
systemctl enable flink.service && \
systemctl daemon-reload && \
systemctl start flink.service  && \
systemctl status flink.service 

备注

如果启动集群时,ssh端口不是默认的22端口,需要将其修改为指定端口:

vim /opt/flink/flink-1.14.4/conf/flink-conf.yaml
# 编辑如下,修改对应配置
env.ssh.opts: -p 指定端口

服务器之间免密登录(如果不知道登录密码):

# 生成公钥
ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa  && cat ~/.ssh/id_dsa.pub
# copy公钥至指定服务器
echo '公钥' >> ~/.ssh/authorized_keys
### 解决PyCharm无法加载Conda虚拟环境的方法 #### 配置设置 为了使 PyCharm 能够成功识别并使用 Conda 创建的虚拟环境,需确保 Anaconda 的路径已正确添加至系统的环境变量中[^1]。这一步骤至关重要,因为只有当 Python 解释器及其关联工具被加入 PATH 后,IDE 才能顺利找到它们。 对于 Windows 用户而言,在安装 Anaconda 时,默认情况下会询问是否将它添加到系统路径里;如果当时选择了否,则现在应该手动完成此操作。具体做法是在“高级系统设置”的“环境变量”选项内编辑 `Path` 变量,追加 Anaconda 安装目录下的 Scripts 文件夹位置。 另外,建议每次新建项目前都通过命令行先激活目标 conda env: ```bash conda activate myenvname ``` 接着再启动 IDE 进入工作区,这样有助于减少兼容性方面的问题发生概率。 #### 常见错误及修复方法 ##### 错误一:未发现任何解释器 症状表现为打开 PyCharm 新建工程向导页面找不到由 Conda 构建出来的 interpreter 列表项。此时应前往 Preferences/Settings -> Project:...->Python Interpreter 下方点击齿轮图标选择 Add...按钮来指定自定义的位置。按照提示浏览定位到对应版本 python.exe 的绝对地址即可解决问题。 ##### 错误二:权限不足导致 DLL 加载失败 有时即使指定了正确的解释器路径,仍可能遇到由于缺乏适当的操作系统级许可而引发的功能缺失现象。特别是涉及到调用某些特定类型的动态链接库 (Dynamic Link Library, .dll) 时尤为明显。因此拥有管理员身份执行相关动作显得尤为重要——无论是从终端还是图形界面触发创建新 venv 流程均如此处理能够有效规避此类隐患。 ##### 错误三:网络连接异常引起依赖下载超时 部分开发者反馈过因网速慢或者其他因素造成 pip install 操作中途断开进而影响整个项目的初始化进度条卡住的情况。对此可尝试调整镜像源加速获取速度或是离线模式预先准备好所需资源包后再继续后续步骤。 ---
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