Flink1.13.5 部署与任务提交操作指南
2023-05-12 08:29:12
Flink 1.13.5 的部署与任务提交指南
1. Standalone 集群部署
1.1 Standalone 独立集群模式
准备一台 Namenode 服务器和三台 Datanode 服务器，然后按照以下步骤进行部署：
- 安装 Java JDK 8 及以上版本
- 下载并解压 Flink 1.13.5 发行包
- 配置
conf/flink-conf.yaml文件 - 启动 JobManager 和 TaskManager
1.2 Standalone HA 集群模式
准备三台服务器用作 ZooKeeper 集群，然后按照以下步骤进行部署：
- 安装 Java JDK 8 及以上版本
- 下载并解压 Flink 1.13.5 发行包
- 配置
conf/flink-conf.yaml文件 - 启动 JobManager、TaskManager 和 ZooKeeper
2. 任务提交
2.1 本地和远程提交
- 本地提交： 在 bin 目录下运行
./flink run -m local [jar 包路径] - 远程提交： 在 bin 目录下运行
./flink run -m remote [jar 包路径] [JobManager 地址]
2.2 Session 和 Per-Job 提交
- Session 提交： 在 bin 目录下运行
./flink run -m session -yn [jar 包路径] - Per-Job 提交： 在 bin 目录下运行
./flink run -m per-job -yn [jar 包路径]
3. 验证
3.1 Standalone 独立集群模式验证
- 访问 JobManager 的 Web UI（默认端口 8081）
- 检查 JobManager 和 TaskManager 状态
- 提交一个 Flink 作业
3.2 Standalone HA 集群模式验证
- 访问 JobManager 的 Web UI（默认端口 8081）
- 检查 JobManager、TaskManager 和 ZooKeeper 状态
- 提交一个 Flink 作业
- 模拟 JobManager 故障，检查 HA 机制是否正常工作
4. Flink on YARN
Flink on YARN 支持两种运行模式：
4.1 Application 模式
将 Flink 应用程序作为 YARN 应用程序提交。
4.2 Session 模式
建立与 YARN 集群的长期连接，可以多次提交作业。
5. 总结
本文详细介绍了 Flink 1.13.5 的部署、任务提交和验证过程，以及 Flink on YARN 的两种运行模式。遵循这些步骤，您可以轻松设置并使用 Flink 来处理大规模数据处理任务。
常见问题解答
-
什么是 Flink？
Flink 是一个分布式计算框架，用于处理流数据和批处理数据。 -
为什么要使用 Flink？
Flink 以其低延迟、高吞吐量和容错性而闻名。 -
Flink 可以用于哪些应用？
Flink 广泛用于机器学习、实时数据分析和大数据处理。 -
Flink on YARN 和 Standalone 集群模式有什么区别？
Flink on YARN 利用 YARN 的资源管理功能，而 Standalone 模式直接在机器上运行。 -
如何优化 Flink 作业性能？
通过调整并行度、缓冲区大小和检查点间隔等参数，可以提高 Flink 作业的性能。
