Flink编程入门（二）

Flink 有三种部署模式，分别是 Local、Standalone Cluster 和 Yarn Cluster。

1.1. Local模式

对于 Local 模式来说，JobManager 和 TaskManager 会公用一个 JVM 来完成 Workload。如果要验证一个简单的应用，Local 模式是最方便的。实际应用中大多使用 Standalone 或者 Yarn Cluster，而local模式只是将安装包解压启动（./bin/start-local.sh）即可，在这里不在演示。

1.2. Standalone 模式 

1.2.1. 下载

安装包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html

快速入门教程地址：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/quickstart/setup_quickstart.html

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1.2.2. 上传安装包到linux系统

使用rz命令

1.2.3. 解压

tar –zxvf flink-1.3.2-bin-hadoop26-scala_2.10.tgz

1.2.4. 重命名

mv flink-1.3.2 flink

1.2.5. 修改环境变量

切换到root用户配置

export FLINK_HOME=/home/hadoop/flink

export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

配置结束后切换会普通用户

source /etc/profile

1.2.6. 修改配置文件

修改flink/conf/masters

master1:8081

修改flink/conf/slaves

master1ha

master2

master2ha

修改flink/conf/flink-conf.yaml

taskmanager.numberOfTaskSlots: 2

 jobmanager.rpc.address: master1

1.2.7. 启动flink

/home/Hadoop/flink/bin/start-cluster.sh

1.2.8. Flink 的 Rest API

Flink 和其他大多开源的框架一样，提供了很多有用的 Rest API。不过 Flink 的 RestAPI，目前还不是很强大，只能支持一些 Monitor 的功能。Flink Dashboard 本身也是通过其 Rest 来查询各项的结果数据。在 Flink RestAPI 基础上，可以比较容易的将 Flink 的 Monitor 功能和其他第三方工具相集成，这也是其设计的初衷。

在 Flink 的进程中，是由 JobManager 来提供 Rest API 的服务。因此在调用 Rest 之前，要确定 JobManager 是否处于正常的状态。正常情况下，在发送一个 Rest 请求给 JobManager 之后，Client 就会收到一个 JSON 格式的返回结果。由于目前 Rest 提供的功能还不多，需要增强这块功能的读者可以在子项目 flink-runtime-web 中找到对应的代码。其中最关键一个类 WebRuntimeMonitor，就是用来对所有的 Rest 请求做分流的，如果需要添加一个新类型的请求，就需要在这里增加对应的处理代码。下面我例举几个常用 Rest API。

1.查询 Flink 集群的基本信息: /overview。示例命令行格式以及返回结果如下：

$ curl http://localhost:8081/overview

{"taskmanagers":1,"slots-total":16,

"slots-available":16,"jobs-running":0,"jobs-finished":0,"jobs-cancelled":0,"jobs-failed":0}

2.查询当前 Flink 集群中的 Job 信息：/jobs。示例命令行格式以及返回结果如下：

$ curl http://localhost:8081/jobs

{"jobs-running":[],"jobs-finished":

["f91d4dd4fdf99313d849c9c4d29f8977"],"jobs-cancelled":[],"jobs-failed":[]}

3.查询一个指定的 Job 信息: /jobs/jobid。这个查询的结果会返回特别多的详细的内容，这是我在浏览器中进行的测试，如下图：

想要了解更多 Rest 请求内容的读者，可以去 Apache Flink 的页面中查找。

1.2.9. 运行测试任务

./bin/flink run -m master1:8082 ./examples/batch/WordCount.jar --input hdfs://master1:9000/words.txt --output hdfs://master1:9000/clinkout

1.3. Flink 的 HA

首先，我们需要知道 Flink 有两种部署的模式，分别是 Standalone 以及 Yarn Cluster 模式。对于 Standalone 来说，Flink 必须依赖于 Zookeeper 来实现 JobManager 的 HA（Zookeeper 已经成为了大部分开源框架 HA 必不可少的模块）。在 Zookeeper 的帮助下，一个 Standalone 的 Flink 集群会同时有多个活着的 JobManager，其中只有一个处于工作状态，其他处于 Standby 状态。当工作中的 JobManager 失去连接后（如宕机或 Crash），Zookeeper 会从 Standby 中选举新的 JobManager 来接管 Flink 集群。

对于 Yarn Cluaster 模式来说，Flink 就要依靠 Yarn 本身来对 JobManager 做 HA 了。其实这里完全是 Yarn 的机制。对于 Yarn Cluster 模式来说，JobManager 和 TaskManager 都是被 Yarn 启动在 Yarn 的 Container 中。此时的 JobManager，其实应该称之为 Flink Application Master。也就说它的故障恢复，就完全依靠着 Yarn 中的 ResourceManager（和 MapReduce 的 AppMaster 一样）。由于完全依赖了 Yarn，因此不同版本的 Yarn 可能会有细微的差异。这里不再做深究。

1.3.1. 修改配置文件

修改flink-conf.yaml

state.backend: filesystem

state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://master1:9000/flink-checkpoints

high-availability: zookeeper

high-availability.storageDir: hdfs://master1:9000/flink/ha/

high-availability.zookeeper.quorum: master1ha:2181,master2:2181,master2ha:2181

high-availability.zookeeper.client.acl: open

修改conf

server.1=master1ha:2888:3888

server.2=master2:2888:3888 

server.3=master2ha:2888:3888

修改masters

master1:8082

master1ha:8082

修改slaves

master1ha

master2

master2ha

1.3.2. 启动

/home/Hadoop/flink/bin/start-cluster.sh

1.4. Yarn Cluster 模式

1.4.1. 引入

在一个企业中，为了最大化的利用集群资源，一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload。因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行。首先，让我们通过下图了解下 Yarn 和 Flink 的关系。

在图中可以看出，Flink 与 Yarn 的关系与 MapReduce 和 Yarn 的关系是一样的。Flink 通过 Yarn 的接口实现了自己的 App Master。当在 Yarn 中部署了 Flink，Yarn 就会用自己的 Container 来启动 Flink 的 JobManager（也就是 App Master）和 TaskManager。

1.4.2. 修改环境变量

export HADOOP_CONF_DIR= /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop

1.4.3. 部署启动

yarn-session.sh -d -s 2 -tm 800 -n 2

上面的命令的意思是，同时向Yarn申请3个container，其中 2 个 Container 启动 TaskManager（-n 2），每个 TaskManager 拥有两个 Task Slot（-s 2），并且向每个 TaskManager 的 Container 申请 800M 的内存，以及一个ApplicationMaster（Job Manager）。

Flink部署到Yarn Cluster后，会显示Job Manager的连接细节信息。

Flink on Yarn会覆盖下面几个参数，如果不希望改变配置文件中的参数，可以动态的通过-D选项指定，如 -Dfs.overwrite-files=true -Dtaskmanager.network.numberOfBuffers=16368

jobmanager.rpc.address：因为JobManager会经常分配到不同的机器上

taskmanager.tmp.dirs：使用Yarn提供的tmp目录

parallelism.default：如果有指定slot个数的情况下

yarn-session.sh会挂起进程，所以可以通过在终端使用CTRL+C或输入stop停止yarn-session。

如果不希望Flink Yarn client长期运行，Flink提供了一种detached YARN session，启动时候加上参数-d或—detached

在上面的命令成功后，我们就可以在 Yarn Application 页面看到 Flink 的纪录。如下图。

如果在虚拟机中测试，可能会遇到错误。这里需要注意内存的大小，Flink 向 Yarn 会申请多个 Container，但是 Yarn 的配置可能限制了 Container 所能申请的内存大小，甚至 Yarn 本身所管理的内存就很小。这样很可能无法正常启动 TaskManager，尤其当指定多个 TaskManager 的时候。因此，在启动 Flink 之后，需要去 Flink 的页面中检查下 Flink 的状态。这里可以从 RM 的页面中，直接跳转（点击 Tracking UI）。这时候 Flink 的页面如图

yarn-session.sh启动命令参数如下：

Usage:  

   Required  

     -n,--container <arg>   Number of YARN container to allocate (=Number of Task Managers)  

   Optional  

     -D <arg>                        Dynamic properties  

     -d,--detached                   Start detached  

     -jm,--jobManagerMemory <arg>    Memory for JobManager Container [in MB]  

     -nm,--name                      Set a custom name for the application on YARN  

     -q,--query                      Display available YARN resources (memory, cores)  

     -qu,--queue <arg>               Specify YARN queue.  

     -s,--slots <arg>                Number of slots per TaskManager  

     -st,--streaming                 Start Flink in streaming mode  

     -tm,--taskManagerMemory <arg>   Memory per TaskManager Container [in MB]  

1.4.4. 提交任务

之后，我们可以通过这种方式提交我们的任务

./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 ./examples/batch/WordCount.jar

以上命令在参数前加上y前缀，-yn表示TaskManager个数。

在这个模式下，同样可以使用-m yarn-cluster提交一个"运行后即焚"的detached yarn（-yd）作业到yarn cluster。

1.4.5. 停止yarn cluster

yarn application -kill application_1507603745315_0001