阿里云部署多个网站,自助建站系统搭建,哪里有建设网站,微网站怎么做百度关键词排名Flink支持完全分布式模式#xff0c;这时它由一个master节点和多个worker节点构成。在本节#xff0c;我们将搭建一个如下的三个节点的Flink集群。 一、Flink集群安装、配置和运行
Flink完全分布式集群搭建步骤如下#xff1a;
1、配置从master到worker节点的SSH无密登录这时它由一个master节点和多个worker节点构成。在本节我们将搭建一个如下的三个节点的Flink集群。 一、Flink集群安装、配置和运行
Flink完全分布式集群搭建步骤如下
1、配置从master到worker节点的SSH无密登录并保持保节点上相同的目录结构。
2、Flink要求在主节点和所有工作节点上设置JAVA_HOME环境变量并指向Java安装的目录。
使用如下命令检查Java的安装和版本信息 $ java -version
3、下载Flink安装包。下载地址https://flink.apache.org/downloads.html。可以选择任何喜欢的Hadoop/Scala组合。 4、将下载的最新版本的Flink压缩包拷贝到master节点的~/software/目录下并解压缩到~/bigdata/目录下步骤如下 $ cd ~/bigdata/$ tar xzf ~/software/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz$ cd flink-1.10.0
5、在master节点上配置Flink
所有的配置都在conf/flink-conf.yaml文件中。在实际应用中以下几个配置项是非常重要的
jobmanager.heap.mb每个JobManager的可用内存量以MB为单位。taskmanager.heap.mb每个TaskManager的可用内存量以MB为单位。taskmanager.numberOfTaskSlots每台机器上可用的cpu数量默认为1。parallelism.default集群中cpu的总数。io.tmp.dirs临时目录。
首先用编辑器nano打开该配置文件你也可以用任何你喜欢的编辑器如vim都可以。 $ nano conf/flink-conf.yaml
编辑如下内容注意冒号后面一定要有一个空格 jobmanager.rpc.address: master // 指向master节点jobmanager.rpc.port: 6123jobmanager.heap.size: 1024m // 定义允许JVM在每个节点上分配的最大主内存量taskmanager.memory.process.size: 1024mtaskmanager.numberOfTaskSlots: 2parallelism.default: 1
6、每个节点下的Flink必须保持相同的目录内容。因此将配置好的Flink拷贝到集群中的另外两个节点work01和work02使用如下的命令 $ scp -r ~/bigdata/flink-1.10.0 hduserworker01:~/bigdata/$ scp -r ~/bigdata/flink-1.10.0 hduserworker02:~/bigdata/
7、最后必须提供集群中所有用作worker节点的列表。在conf/slaves文件中添加每个slave节点信息IP或hostname均可每个节点一行如下所示。每个工作节点稍后将运行一个TaskManager masterworker01worker02
8、启动集群 $ ./bin/start-cluster.sh
这个脚本会在本地节点启动一个JobManager并通过SSH连接到所有的worker节点(在slaves文件中列出的) 以启动每个节点上的TaskManager。注意观察启动过程中的输出信息如下
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host master.
Starting taskexecutor daemon on host master.
Starting taskexecutor daemon on host worker01.
Starting taskexecutor daemon on host worker02.
可以看出Flink先在master上启动standalonesession进程然后依次在master、worker01和worker02上启动taskexecutor进程。
启动以后分别在master、worker01和worker02节点上执行jps命令查看各节点上的进程是否正常启动了。
二、执行Flink自带的流处理程序-单词计数
1、首先启动netcat服务器运行在9000端口: $ nc -l 9000
2、在另一个终端启动Flink示例程序监听netcat服务器。它将从套接字中读取文本并每5秒打印前5秒内每个不同单词出现的次数即处理时间的滚动窗口。 $ ./bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --hostname master --port 9000
3、回到第一个终端窗口在正在运行的netcat终端窗口随意输入一些内容单词之间用空格分隔Flink将会处理它。 good good studyday day up
4、分别使用ssh登录master、worker01和worker02节点并执行以下命令查看日志中的输出 $ cd ~/bigdata/flink-1.10.0$ tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out
可以看到如下输出结果 good : 2study : 1day : 2up : 1
5、还可以检查Flink Web UI来查看Job是怎样执行的。
打开浏览器输入地址http://master:8081 可查看检查调度程序的web前端。web前端应该报告有三个可用的TaskManager实例以及正在执行的作业。Flink WebUI包含许多关于Flink集群及其作业(JobGraph、指标、检查点统计、TaskManager状态等)的有用而有趣的信息。 点击正在运行的作业查看作业运行的详细信息如下图所示 三、运行Flink自带的批处理作业-单词计数
Flink安装包自带了一个以文本文件作为数据源的单词计数程序位于Flink安装目录下的example/batch/子目录下的WordCount.jar包中。
1、可以执行下面的命令来在Flink集群上执行该程序读取HDFS上的输入数据文件进行处理并输出计算结果到HDFS上。
注从flink 1.8开始Hadoop不再包含在Flink的安装包中所以需要单独下载并拷贝到Flink的lib目录下。请从Flink官网下载flink-shaded-hadoop2-uber-2.7.5-1.10.0.jar并拷贝到Flink的lib目录下。
$ start-dfs.sh$ ./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar--input hdfs://hadoop:8020/wc.txt --output hdfs://hadoop:8020/result
上面的命令是在运行WordCount时读写HDFS中的文件其中--input参数指定要处理的输入文件--output指定计算结果输出到的结果文件。注如果不加hdfs://前缀默认使用本地文件系统
2、执行以下命令查询输出结果
$ hdfs dfs -cat hdfs://hadoop:8020/result
可以看到以下计算结果
day 2
good 2
study 1
up 1
3、要停止Flink集群在终端窗口输入以下命令
$ ./bin/stop-cluster.sh 注停止单个的Job Manager的命令:
./bin/jobmanager.sh stop cluster
停止单个的Task Manager命令:
./bin/taskmanager.sh stop cluster
