docker-compose 部署flink集群_docker-compose flink-CSDN博客

Apache Flink的数据流编程模型在有限和无限数据集上提供单次事件（event-at-a-time）处理。在基础层面，Flink程序由流和转换组成。
Apache Flink的API：有界或无界数据流的数据流API、用于有界数据集的数据集API、表API。 [3]
数据流的运行流程
Flink程序在执行后被映射到流数据流，每个Flink数据流以一个或多个源（数据输入，例如消息队列或文件系统）开始，并以一个或多个接收器（数据输出，如消息队列、文件系统或数据库等）结束。Flink可以对流执行任意数量的变换，这些流可以被编排为有向无环数据流图，允许应用程序分支和合并数据流。
Flink的数据源和接收器
Flink提供现成的源和接收连接器，包括Apache Kafka、Amazon Kinesis、HDFS和Apache Cassandra等。
Flink程序可以作为集群内的分布式系统运行，也可以以独立模式或在YARN、Mesos、基于Docker的环境和其他资源管理框架下进行部署。

准备工作

# Docker Compose 安装教程: 
    https://blog.csdn.net/justlpf/article/details/131973134

# docker-compose常用命令：
    https://blog.csdn.net/justlpf/article/details/132734556

1、在服务器创建/data/flink目录

mkdir -p /data/flink

2、docker-compose.yml脚本创建

vi /data/flink/docker-compose.yml

version: "2.1"
services:
  jobmanager:
    image: flink:1.14
    expose:
      - "6123"
    ports:
      - "8081:8081"
    command: jobmanager
    environment:
      - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager
  taskmanager:
    image: flink:1.14
    expose:
      - "6121"
      - "6122"
    depends_on:
      - jobmanager
    command: taskmanager
    links:
      - "jobmanager:jobmanager"
    environment:
      - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager

3、启动flink

（1）后台运行一 > 一般推荐生产环境下使用该选项。

docker-compose up -d

（2）前台运行一 > 控制台将会同时打印所有容器的输出信息，可以很方便进行调试。

docker-compose up

4、启动多个taskmanager

# 启用5个taskmanager
docker-compose scale taskmanager=5

启动问题参考:

$ docker-compose up
ERROR: Couldn't connect to Docker daemon at http+docker://localunixsocket - is it running?

If it's at a non-standard location, specify the URL with the DOCKER_HOST environment variable.

解决参考：https://blog.csdn.net/xiojing825/article/details/79494408
# 加上sudo，这个会输出详细日志到窗口
flink]$ sudo docker-compose up
Creating network "flink_default" with the default driver
Pulling jobmanager (flink:1.14)...
1.14: Pulling from library/flink
301a8b74f71f: Pull complete
4688df200b56: Pull complete
317eff501ed4: Pull complete