flume+Kafka+flink实时统计实战(单机版)

# Kafka启动服务

1. 安装配置好zookeeper，添加好环境变量，打开cmd，输入命令启动服务。

zkServer

或

bin/zkServer.sh start

zkServer.sh stop

1. 在%KAFKA_HOME%目录，按shift+鼠标右键，选择“在此处打开命令窗口”，在控制台输入命令启动服务。

.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties

或

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

bin/kafka-server-stop.sh config/server.properties &

kafka命令

1. 创建主题

.\bin\windows\kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic flume

或

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 bin/kafka-topics.sh --create --topic kafkatest2 --bootstrap-server 192.168.174.131:9092

1. 查看主题

.\bin\windows\kafka-topics.bat --zookeeper localhost:2181 --list

1. 启动生产者producer：

.\bin\windows\kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic 主题名

或

./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.17.0.103:9092 --topic flumeTopic

1. 从文件中向主题批量发送数据：

.\bin\windows\kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic 主题名 < 文件名

或

 bin/kafka-console-producer.sh --topic testtopic01 --bootstrap-server 192.168.174.129:9092

1. 启动消费者consumer

.\bin\windows\kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:2181 --topic 主题名 --from-beginning

或

bin/kafka-console-consumer.sh --topic flumeTopic --from-beginning --bootstrap-server 172.17.0.103:9092

此处遇到个问题：这样启动完成后zookeeper和consumer疯狂报错，consumer接收不到消息，且zookeeper显示 

后来查了一个国外大熊弟的解决办法，启动命令改为：菜鸟也不知道啥意思

.\bin\windows\kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic flume --from-beginning

以上部分关于Kafka的安装集群等详细教程可参考下面链接

https://blog.csdn.net/xiaolegeaizy/article/details/108723859 

# flume服务启动

bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/a1.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

新增a1.conf配置内容

  
# 定义 agent
a1.sources = src1
a1.channels = ch1
a1.sinks = k1
# 定义 sources
a1.sources.src1.type = exec
a1.sources.src1.command=tail -f /soft/flume/logs/log.txt
a1.sources.src1.channels=ch1
# 定义 sinks
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.topic = flumeTopic
a1.sinks.k1.brokerList = 172.17.0.103:9092
a1.sinks.k1.batchSize = 20
a1.sinks.k1.requiredAcks = 1
a1.sinks.k1.channel = ch1
# 定义 channels
a1.channels.ch1.type = memory
a1.channels.ch1.capacity = 1000

到此flume+Kafka简单集成完毕 。

# flink服务程序开发

flink配置详解

安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置、日志的配置文件、zk 配置、Flink SQL Client 配置。

flink-conf.yaml

基础配置

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# jobManager 的IP地址 jobmanager.rpc.address: localhost # JobManager 的端口号 jobmanager.rpc.port: 6123 # JobManager JVM heap 内存大小 jobmanager.heap.size: 1024m # TaskManager JVM heap 内存大小 taskmanager.heap.size: 1024m # 每个 TaskManager 提供的任务 slots 数量大小 taskmanager.numberOfTaskSlots: 1 # 程序默认并行计算的个数 parallelism.default: 1 # 文件系统来源 # fs.default-scheme

高可用性配置

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# 可以选择 'NONE' 或者 'zookeeper'. # high-availability: zookeeper # 文件系统路径，让 Flink 在高可用性设置中持久保存元数据 # high-availability.storageDir: hdfs:///flink/ha/ # zookeeper 集群中仲裁者的机器 ip 和 port 端口号 # high-availability.zookeeper.quorum: localhost:2181 # 默认是 open，如果 zookeeper security 启用了该值会更改成 creator # high-availability.zookeeper.client.acl: open

容错和检查点 配置

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# 用于存储和检查点状态 # state.backend: filesystem # 存储检查点的数据文件和元数据的默认目录 # state.checkpoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints # savepoints 的默认目标目录(可选) # state.savepoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints # 用于启用/禁用增量 checkpoints 的标志 # state.backend.incremental: false

web 前端配置

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# 基于 Web 的运行时监视器侦听的地址. #jobmanager.web.address: 0.0.0.0 # Web 的运行时监视器端口 rest.port: 8081 # 是否从基于 Web 的 jobmanager 启用作业提交 # jobmanager.web.submit.enable: false

高级配置

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# io.tmp.dirs: /tmp # 是否应在 TaskManager 启动时预先分配 TaskManager 管理的内存 # taskmanager.memory.preallocate: false # 类加载解析顺序，是先检查用户代码 jar（“child-first”）还是应用程序类路径（“parent-first”）。 默认设置指示首先从用户代码 jar 加载类 # classloader.resolve-order: child-first # 用于网络缓冲区的 JVM 内存的分数。 这决定了 TaskManager 可以同时拥有多少流数据交换通道以及通道缓冲的程度。 如果作业被拒绝或者您收到系统没有足够缓冲区的警告，请增加此值或下面的最小/最大值。 另请注意，“taskmanager.network.memory.min”和“taskmanager.network.memory.max”可能会覆盖此分数 # taskmanager.network.memory.fraction: 0.1 # taskmanager.network.memory.min: 67108864 # taskmanager.network.memory.max: 1073741824

Flink 集群安全配置

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# 指示是否从 Kerberos ticket 缓存中读取 # security.kerberos.login.use-ticket-cache: true # 包含用户凭据的 Kerberos 密钥表文件的绝对路径 # security.kerberos.login.keytab: /path/to/kerberos/keytab # 与 keytab 关联的 Kerberos 主体名称 # security.kerberos.login.principal: flink-user # 以逗号分隔的登录上下文列表，用于提供 Kerberos 凭据（例如，`Client，KafkaClient`使用凭证进行 ZooKeeper 身份验证和 Kafka 身份验证） # security.kerberos.login.contexts: Client,KafkaClient

Zookeeper 安全配置

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# 覆盖以下配置以提供自定义 ZK 服务名称 # zookeeper.sasl.service-name: zookeeper # 该配置必须匹配 "security.kerberos.login.contexts" 中的列表（含有一个） # zookeeper.sasl.login-context-name: Client

HistoryServer

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# 你可以通过 bin/historyserver.sh (start|stop) 命令启动和关闭 HistoryServer # 将已完成的作业上传到的目录 # jobmanager.archive.fs.dir: hdfs:///completed-jobs/ # 基于 Web 的 HistoryServer 的地址 # historyserver.web.address: 0.0.0.0 # 基于 Web 的 HistoryServer 的端口号 # historyserver.web.port: 8082 # 以逗号分隔的目录列表，用于监视已完成的作业 # historyserver.archive.fs.dir: hdfs:///completed-jobs/ # 刷新受监控目录的时间间隔（以毫秒为单位） # historyserver.archive.fs.refresh-interval: 10000

查看下另外两个配置 slaves / master

2、slaves

里面是每个 worker 节点的 IP/Hostname，每一个 worker 结点之后都会运行一个 TaskManager，一个一行。

1

localhost

3、masters

host:port

1	localhost:8081

4、zoo.cfg

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# 每个 tick 的毫秒数 tickTime=2000 # 初始同步阶段可以采用的 tick 数 initLimit=10 # 在发送请求和获取确认之间可以传递的 tick 数 syncLimit=5 # 存储快照的目录 # dataDir=/tmp/zookeeper # 客户端将连接的端口 clientPort=2181 # ZooKeeper quorum peers server.1=localhost:2888:3888 # server.2=host:peer-port:leader-port

5、日志配置

Flink 在不同平台下运行的日志文件

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log4j-cli.properties log4j-console.properties log4j-yarn-session.properties log4j.properties logback-console.xml logback-yarn.xml logback.xml

sql-client-defaults.yaml

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

execution: # 'batch' or 'streaming' execution type: streaming # allow 'event-time' or only 'processing-time' in sources time-characteristic: event-time # interval in ms for emitting periodic watermarks periodic-watermarks-interval: 200 # 'changelog' or 'table' presentation of results result-mode: changelog # parallelism of the program parallelism: 1 # maximum parallelism max-parallelism: 128 # minimum idle state retention in ms min-idle-state-retention: 0 # maximum idle state retention in ms max-idle-state-retention: 0 deployment: # general cluster communication timeout in ms response-timeout: 5000 # (optional) address from cluster to gateway gateway-address: "" # (optional) port from cluster to gateway gateway-port: 0

Flink sql client ：你可以从官网这里了解 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/table/sqlClient.html

flinke启动：

 bin/start-cluster.sh

jar包程序执行（flink程序开发）

./bin/flink run --class org.example.BatchJob ./examples/cs-1.0-SNAPSHOT.jar