2019-04-07-Flink(7)——flink stand
本文基于 Flink 1.7。
本文介绍搭建standalone HA 集群的过程,并且简单介绍核心配置。
Requirements
- Java 1.8+
- ssh
注意:集群之间所有节点 无密SSH跳转与保持相同的目录结构将有助于使用Flink 提供的脚本。
版本选择
下载 合适版本的Flink安装包。Flink 并不要求一定要用到Hadoop 生态组件,如果要用到Hadoop 生态组件,建议下载于Hadoop 绑定的版本,在我们的场景中,用的是Hadoop2.6,所以这里选择Apache Flink 1.7.2 with Hadoop® 2.6
。一般来说,Flink 的运行模式Yarn、以及savepoint/checkpoint 会用到HDFS,所以,采用与Hadoop 绑定的版本更常见一点。
配置Flink
我们这里配置Flink Standalone HA集群,集群包含5台机器,分别是testhadoop[1-5],其中testhadoop[1-2]上运行Jobmanager,testhadoop[3-5]上运行Taskmanager。
配置 ./conf/masters 文件,配置了Jobmanager,其中8081端口是Flink 的Rest 端口,该端口在下面的 ./conf/flink-conf.yaml 中配置。
$ cat masters
testhadoop1:8081
testhadoop2:8081
配置 ./conf/slaves 文件,配置Taskmanagers 地址。
$ cat slaves
testhadoop3
testhadoop4
testhadoop5
配置 ./conf/flink-conf.yaml 文件,注意,下面仅列出了对配置文件的更改,主要是HA方面的,该配置文件还有一些默认配置没有列出,具体的可以参考配置文件。
jobmanager.rpc.address=testhadoop1 // Standalone HA Cluster模式下会被masters文件覆盖
high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.path.root: /flink_test
high-availability.cluster-id: cluster_test
high-availability.storageDir: hdfs:///flink_test/ha/
high-availability.zookeeper.quorum: testhadoop1:2181
启动集群
./bin/start-cluster.sh
flink-standalone-ha-start.png
可以看到,我们启动了一个HA集群,集群有2个master节点,分别位于testhadoop[1-2]上,启动了standalonesession
守护进程 ; 在testhadoop[3-5] 上,启动了taskexecutor
守护进程。我们用浏览器打开testhadoop1:8081 ,如下图所示:
配置说明
下表介绍 ./conf/flink-conf.yaml
中重要的配置项,具体完整版参考配置页面。
属性 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|
jobmanager.rpc.address | localhost | 仅 standalone 模式需要,表明jobmanager 所在host,如果是HA集群,用./bin/start_cluster.sh 时,该配置会被master文件覆盖。 |
jobmanager.heap.size | 1024m | Jobmanager的JVM heap size |
taskmanager.heap.size | 1024m | Taskmanager的JVM heap size |
taskmanager.numberOfTaskSlots | 1 | 每个Taskmanager的slot数,每个slot 可以运行一个并行pipeline。如果该值大于1,则可以运行多个并行pipeline。优点是可以充分利用多核CPU,缺点是各个slot会平分可用的内存,通常来说,这个值被设置为机器的物理CPU 核数。 |
parallelism.default | 1 | Flink 任务默认的并行度 |
high-availability | "NONE" | 默认为NONE,但这并不适用于生产,所以,需要用zookeeper, |
high-availability.zookeeper.path.root | Flink 在 zookeeper中存储的root 地址 | |
high-availability.cluster-id | "/default" | Flink 集群的ID,用于区分不同集群,仅standalone 模式需要,Yarn/Mesos 可以自动推断。 |
high-availability.storageDir | HA 模式下,Flink 存储元数据的文件系统URI,我们常用HDFS 路径 | |
high-availability.zookeeper.quorum | HA 用到的zookeeper的地址 | |
rest.port | rest 端口 | |
state.backend | checkpoint的后端存储,支持jobmanager、filesystem和rocksdb,常用rocksdb | |
state.checkpoints.dir | checkpoint 的存储目录,比如HDFS 目录 | |
state.savepoints.dir | savepoint 的存储目录,比如HDFS 目录 |
总结
本文主要介绍Flink 的standalone 集群安装和配置,standalone 集群可以快速搭建,也能满足HA的要求。但是,在实际生产环境,可能更多的还是使用基于Yarn等资源管理器的Flink 集群。
到此,Flink 基础知识已经全部介绍,看到这里应该已经可以写一些简单的Flink 应用了。
Flink(3)——Event Time 与 Watermark
Flink(6)——flink table & sql 介绍
Flink(7)——Flink Standalone Cluster 安装与配置详解
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