搭建flink集群 —— 筑梦之路

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,

用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。

Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。

Flink并没有依靠自身实现所有分布式系统需要解决的问题,

而是在已有集群基础设施和服务之上专注于它的核心功能。

一个 Flink 集群总是包含一个 JobManager 以及一个或多个 Flink TaskManager。

JobManager 负责处理 Job 提交、 Job 监控以及资源管理。

Flink TaskManager 运行 worker 进程,

负责实际任务 Tasks 的执行,而这些任务共同组成了一个 Flink Job

官网:https://flink.apache.org/

安装包:https://flink.apache.org/downloads/
Flink搭建需要四个不同组件

1.作业管理器(JobManager)

控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被一个不同的 JobManager 所控制执行。

2.资源管理器(ResourceManager)

主要负责管理任务管理器(TaskManager)的插槽(slot),TaskManger 插槽是Flink中定义的处理资源单元。

3.任务管理器(TaskManager)

Flink中的工作进程。通常在Flink中会有多个TaskManager运行,每一个TaskManager都包含了一定数量的插槽(slots)。

插槽的数量限制了TaskManager能够执行的任务数量。

4.分发器(Dispatcher)

可以跨作业运行,它为应用提交提供了REST接口。

一个 Flink 集群总是包含一个 JobManager 以及一个或多个 Flink TaskManager。JobManager 负责处理 Job 提交、 Job 监控以及资源管理。 Flink TaskManager 运行 worker 进程, 负责实际任务 Tasks 的执行,而这些任务共同组成了一个 Flink Job。

进入 Flink 官网,下Apache Flink 1.18.0

https://flink.apache.org/zh/downloads/

bash 复制代码
1.下载Linux环境下的jdk1.8
https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8

2.JDK压缩包解压
tar -zxvf jdk-8u391-linux-x64.tar.gz -C /usr/local

3.环境变量导入
vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib:$CLASSPATH
export JAVA_PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
export PATH=$PATH:${JAVA_PATH}

##环境变量生效
source /etc/profile

##确认安装是否成功
[root@flink01 conf]# java -version
java version "1.8.0_391"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_391-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.391-b13, mixed mode)
bash 复制代码
cat >> /etc/hosts << EOF
172.18.12.85    flink01
172.18.12.86    flink02
172.18.12.87    flink03
EOF

1.进入conf目录中,配置flink-conf.yaml文件

[root@flink01 opt]# cd /flink/flink-1.18.0/conf/
[root@flink01 conf]# ll
total 56
-rw-r--r-- 1 501 games 14142 Oct 18 20:07 flink-conf.yaml
-rw-r--r-- 1 501 games  2917 Oct 18 20:07 log4j-cli.properties
-rw-r--r-- 1 501 games  3184 Oct 18 20:07 log4j-console.properties
-rw-r--r-- 1 501 games  2041 Oct 18 20:07 log4j-session.properties
-rw-r--r-- 1 501 games  2708 Oct 18 20:07 log4j.properties
-rw-r--r-- 1 501 games  2865 Oct 18 20:07 logback-console.xml
-rw-r--r-- 1 501 games  1550 Oct 18 20:07 logback-session.xml
-rw-r--r-- 1 501 games  2314 Oct 18 20:07 logback.xml
-rw-r--r-- 1 501 games    15 Oct 24  2022 masters
-rw-r--r-- 1 501 games    10 Oct 18 20:07 workers
-rw-r--r-- 1 501 games  1434 Oct 18 20:07 zoo.cfg

[root@flink01 conf]# vi flink-conf.yaml

# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: flink01

# 每个TaskManager 提供的任务 slots 数量大小
# 它的意思是当前task能够同时执行的线程数量 (实际生产环境建议是CPU核心-1)
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2


jobmanager.rpc.address: node01 JobManager地址
jobmanager.rpc.port: 6123 JobManagerRPC通信端口
jobmanager.heap.size: 1024m JobManager所能使用的堆内存大小
taskmanager.heap.size: 1024m TaskManager所能使用的堆内存大小
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2 TaskManager管理的TaskSlot个数,依据当前物理机的
核心数来配置,一般预留出一部分核心(25%)给系统及其他进程使用,一个slot对应一个core。如果
core支持超线程,那么slot个数*2
rest.port: 8081 指定WebUI的访问端口   --单节点放开此选项即可

注意:

flink01 jobmanager.rpc.address为flink01
flink02 jobmanager.rpc.address为flink01
flink03 jobmanager.rpc.address为flink01

2.配置masters文件
flink01\flink02\flink03节点均修改为:

#localhost:8081
flink01:8081

3.配置workers文件
flink01\flink02\flink03节点均修改为:
#localhost
flink02
flink03
bash 复制代码
vi /etc/profile

添加以下内容:
export FLINK_HOME=/flink/flink-1.18.0
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

环境变量生效
source /etc/profile


启动:
start-cluster.sh

[root@flink01 ~]# start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host flink01.
root@flink02's password: 
Starting taskexecutor daemon on host flink02.
root@flink03's password: 
Starting taskexecutor daemon on host flink03.

[root@flink01 ~]# jps
3525 Jps
3439 StandaloneSessionClusterEntrypoint

[root@flink02 ~]# jps
1665 Jps

[root@flink03 ~]# jps
1645 Jps

停止:
stop-cluster.sh

[root@flink01 conf]# stop-cluster.sh
root@flink02's password: 
Stopping taskexecutor daemon (pid: 2225) on host flink02.
root@flink03's password: 
Stopping taskexecutor daemon (pid: 2205) on host flink03.
Stopping standalonesession daemon (pid: 4370) on host flink01.

可视化界面
http://192.168.3.15:18080/#/overview
bash 复制代码
1.SSH服务异常
[root@flink01 ~]# start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host flink01.
/flink/flink-1.18.0/bin/config.sh: line 525: ssh: command not found
/flink/flink-1.18.0/bin/config.sh: line 525: ssh: command not found

yum install -y openssh-clients openssh-server initscripts net-tools
netstat -anp | grep 22    --查看端口

systemctl start sshd
[root@flink02 ~]# netstat -lnput |grep :22
tcp        0      0 0.0.0.0:22              0.0.0.0:*               LISTEN      333/sshd            
tcp6       0      0 :::22                   :::*                    LISTEN      333/sshd   


2.Flink web UI 打开不了解决办法
systemctl status firewalld.service查看防火墙状态,看是否是inactive
如果防火墙没有问题还开不了,看flink/conf/flink-conf.yaml里面的 rest.bind-address 参数 改为0.0.0.0
最后重启集群
相关推荐
IT研究室1 小时前
最新大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的AI助手系统性软件缺陷评论挖掘与可视化-大数据-Spark-Hadoop-Bigdata
大数据·人工智能·课程设计
Sayai1 小时前
Flink 日志解析任务性能优化实战:正则/Grok 预编译、Guava 缓存权重陷阱与 ES 写入隔离
java·大数据·性能优化·flink·实时计算
Elastic 中国社区官方博客1 小时前
基于 Jina OCR v1 与 Elasticsearch 的 PDF 智能混合检索与 RAG 系统实战指南
大数据·数据库·elasticsearch·搜索引擎·ocr·jina
渣渣盟1 小时前
Flink SQL 流批一体:从 SQL 到执行计划,优化器如何工作?
大数据·sql·flink
腾讯云大数据1 小时前
腾讯云发布一站式多模态数据处理与模型训推方案,助力Physical AI释放生产力
大数据·人工智能·云计算·腾讯云
Easy_API10 小时前
2.8万亿参数,编程反超GPT-6 Astra:Kimi K3.1 Pro把开源模型推到了哪一步
大数据·人工智能·gpt·深度学习
GlobalInfo10 小时前
2026年机器人多指灵巧手市场分析报告——涵盖行业调查、趋势分析与发展前景
大数据·人工智能·microsoft·微服务·机器人
微订校园外卖平台11 小时前
校园外卖平台选模板还是定制:架构、数据流与验收清单
大数据·架构·外卖系统·本地生活·微订
Eloudy13 小时前
Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ 模型文件结构分析
大数据·elasticsearch·搜索引擎
重生之高冷汉堡包15 小时前
跨境电商运营团队如何安全交接店铺账号?多账号权限管理指南
大数据