一、单机模式
步骤:
1、使用XFTP将Flink安装包flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz发送到master机器的主目录。
2、解压安装包:
tar -zxvf ~/flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz
3、修改文件夹的名字,将其改为flume,或者创建软连接也可:
mv ~/flink-1.13.5 ~/flink
4、配置环境变量:
vim ~/.bashrc
然后在文件末尾添加以下内容:
export FLINK_HOME=/home/hadoop/flink
export PATH=$FLINK_HOME/bin:$PATH
保存文件,然后刷新环境变量或重新启动命令行终端:
source ~/.bashrc
5、可以使用以下命令开启一个Flink的Scala控制台:
start-scala-shell.sh local
二、Flink Standalone模式集群
步骤:
1、使用vim命令配置Flink的flink-conf.yaml配置文件:
cd ~/flink/conf
vim flink-conf.yaml
配置内容如下(注意:这里仅展示其中要修改的参数,其余参数配置保持不变):
jobmanager.rpc.address: master
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.memory.process.size: 1600m
taskmanager.memory.process.size: 1728m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3
parallelism.default: 3
high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.quorum: master:2181,slave1:2181,slave2:2181
high-availability.cluster-id: /cluster_one
high-availability.zookeeper.path.root: /flink
high-availability.storageDir: hdfs://mycluster/flink/ha/
2、配置workers:
vim workers
修改为以下内容:
master
slave1
slave2
3、配置masters,为节省资源,我们只在master启动主节点即可,如需启动备用节点,则需要在此处添加其他节点以作为备用节点:
vim masters
修改为以下内容:
master:8088
可指定端口,可访问web
4、添加Hadoop依赖包,若打算使Flink与Hadoop能够协同工作,比如后续在YARN上运行Flink、使用Flink连接到HDFS、HBase等,那么就需要将Flink对应Hadoop版本的shaded包,放到Flink安装目录的lib文件夹内,或者添加到Hadoop的环境变量中,这里使用第一种方法进行配置:
使用XFTP将 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0.jar 放到 ~/flink/lib文件夹内
5、接着把配置好的Flink安装目录使用scp命令发送到其他节点:
scp -r ~/flink hadoop@slave1:~
scp -r ~/flink hadoop@slave2:~
6、(如第3步中配置了其他备用主节点,则需要做这步,只配置了一个master的话,这一步可以跳过)在备用主节点slave1上修改flink-conf.yaml,将其中的jobmanager.rpc.address一项修改为
slave1:
cd ~/flink/conf
vim flink-conf.yaml
修改内容如下:
jobmanager.rpc.address: slave1
7、依次启动ZooKeeper、HDFS、YARN集群,以启动Hadoop;
8、在master节点上,启动Flink Standalone集群:
start-cluster.sh
三、Flink on YARN模式
要使用Flink on YARN只需要修改环境变量,让Flink可以从系统环境变量中读取到Hadoop的配置信息即可:
vim ~/.bashrc
然后在末尾添加Hadoop配置文件夹的目录环境:
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
然后刷新环境变量:
source ~/.bashrc
后续就可以使用 yarn-session.sh 启动 yarn session 来运行Flink任务,或者使用 flink run 命令直接将Flink任务提交到YARN上运行。