Flink standalone集群部署配置

文章目录


简介

Flink独立模式(Standalone)是部署 Flink 最基本也是最简单的方式:所需要的所有 Flink 组件, 都只是操作系统上运行的一个 JVM 进程。独立模式是独立运行的, 不依赖任何外部的资源管理平台; 当然独立也是有代价的: 如果资源不足, 或者出现故障, 没有自动扩展或重分配资源的保证, 必须手动处理。所以独立模式 一般只用在开发测试或作业非常少的场景下。

软件依赖

Flink 运行在所有类 UNIX 环境下,例如 Linux,Mac OS X 和 Cygwin (Windows),集群由一个 master 节点以及一个或多个 worker 节点构成。在配置系统之前,请确保在每个节点上安装有以下软件:

Java 1.8.x 或更高版本,

ssh (必须运行 sshd 以执行用于管理 Flink 各组件的脚本)

如果集群不满足软件要求,那么你需要安装/更新这些软件。

使集群中所有节点使用免密码 SSH 以及拥有相同的目录结构可以让你使用脚本来控制一切。

本文所使用的操作系统是Centos7

部署方案

Flink 是典型的 Master-Slave 架构的分布式数据处理框架, 其中 Master 角色对应着 JobManager,Slave 角色则对应 TaskManager。我们对三台节点服务器的角色分配如下所示。

节点 角色
flink65 jobmanager
flink66 taskmanager
flink67 taskmanager

二、安装

1.下载并解压

官网下载地址:https://flink.apache.org/zh/downloads/

选择flink-1.16.1

在flink65、flink66、flink67上执行

cd /usr/local

tar -zxvf flink-1.16.1.tar.gz

2.ssh免密登录

ssh-keygen

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@flink65

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@flink66

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@flink67

3.修改配置文件

  • 在flink65 jobmanager上修改flink-conf.yaml

    jobmanager.rpc.address: flink65

  • 修改masters文件

    flink65:8081

  • 修改 workers 文件, 将另外两台节点服务器添加为本 Flink 集群的 TaskManager 节点

    flink66

    flink67

  • 在flink66、flink67 taskmanager上修改flink-conf.yaml

    jobmanager.rpc.address: flink65

    taskmanager.host: flink66或flink67

  • 另外, 在 flink-conf.yaml 文件中还可以对集群中的 JobManager 和 TaskManager 组件 进行优化配置, 主要配置项如下:

  • ​​jobmanager.memory.process.size​​:对 JobManager 进程可使用到的全部内存进行配置, 包括 JVM 元空间和其他开销,默认为 1600M,可以根据集群规模进行适当调整。

  • ​​​​taskmanager.memory.process.size​​:对 TaskManager 进程可使用到的全部内存进行配置, 包括 JVM 元空间和其他开销,默认为 1600M,可以根据集群规模进行适当调整。

  • ​​​​taskmanager.numberOfTaskSlots​​:对每个 TaskManager 能够分配的 Slot 数量进行配置, 默认为 1,可根据 TaskManager 所在的机器能够提供给 Flink 的 CPU 数量决定。所谓 Slot 就是TaskManager 中具体运行一个任务所分配的计算资源。

    ​​parallelism.default​​:Flink 任务执行的默认并行度, 优先级低于代码中进行的并行度配 置和任务提交时使用参数指定的并行度数量。

3.启动集群

bash 复制代码
#在flink65 节点中,启动Flink集群
[root@flink65 ~]# cd /usr/local/flink-1.16.1/bin
[root@flink65 bin]# ./start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host flink65. 
Starting taskexecutor daemon on host flink66. 
Starting taskexecutor daemon on host flink67.

查看进程情况

bash 复制代码
[root@flink65 flink-1.16.1]$ jps
13859 Jps
13782 StandaloneSessionClusterEntrypoint
[root@flink66 flink-1.16.1]$ jps
12215 Jps
12124 TaskManagerRunner
[root@flink67 flink-1.16.1]$ jps
11602 TaskManagerRunner
11694 Jps

4.访问 Web UI

启动成功后, 同样可以访问​​​http://flink65:8081​​​对 flink 集群和任务进行监控管理, 如图所示。

相关推荐
驾数者12 分钟前
Flink SQL实时数仓实战:基于Flink SQL的完整项目案例
sql·flink·linq
易营宝9 小时前
多语言网站建设避坑指南:既要“数据同步”,又能“按市场个性化”,别踩这 5 个坑
大数据·人工智能
fanstuck9 小时前
从0到提交,如何用 ChatGPT 全流程参与建模比赛的
大数据·数学建模·语言模型·chatgpt·数据挖掘
春日见9 小时前
vscode代码无法跳转
大数据·人工智能·深度学习·elasticsearch·搜索引擎
萤丰信息10 小时前
AI 筑基・生态共荣:智慧园区的价值重构与未来新途
大数据·运维·人工智能·科技·智慧城市·智慧园区
冰糖猕猴桃13 小时前
【AI】把“大杂烩抽取”拆成多步推理:一个从单提示到多阶段管线的实践案例
大数据·人工智能·ai·提示词·多步推理
才盛智能科技14 小时前
K链通×才盛云:自助KTV品牌从0到1孵化超简单
大数据·人工智能·物联网·自助ktv系统·才盛云
广州赛远14 小时前
IRB2600-201.65特殊机器人防护服清洗工具详解与避坑指南
大数据·人工智能
川西胖墩墩14 小时前
垂直模型价值:专业领域超越通用模型的竞争
大数据·人工智能
Data_Journal15 小时前
如何使用 Python 解析 JSON 数据
大数据·开发语言·前端·数据库·人工智能·php