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Flink基础系列2-Flink部署

文章目录

  • 一. Standalone模式
    • 1.1 Standalone模式概述
    • 1.2 standalone提交模式任务
      • 1.2.1 Web UI提交Job
      • 1.2.2 命令行提交job
  • 二.yarn模式
    • 2.1 Flink on yarn
      • 2.1.1 Session-Cluster模式
      • 2.1.2 Per-Job-Cluster模式
    • 2.2 Session Cluster
    • 2.3 Per-Job-Cluster
  • 三. Kubernetes部署
  • 参考:

一. Standalone模式

1.1 Standalone模式概述

  1. Flink 中每一个 TaskManager 都是一个JVM在独立的线程上执行一个或多个过程 subtask
  2. 控制一个 TaskManager 能接收多少个？ task， TaskManager 通过 task slot 控制(一个 TaskManager 至少有一个 slot）
  3. 每个task slot表示TaskManager具有固定大小的子集资源。TaskManager有三个slot，然后它将其管理的内存分成三部分给每个部分slot(注:这里不涉及CPU的隔离，slot仅用于隔离task受管理内存)
  4. 可调整task slot自定义的数量subtask隔离方式。如一个TaskManager一个slot那么每一个task group独立运行JVM中。而当一个TaskManager多个slot时，多个subtask可以一起享受一个JVM,而在同一个JVM进程中的task将共享TCP连接和心跳消息也可以共享数据集和数据结构，从而减少每个数据task的负载。

image.png

  1. 默认情况下，Flink 允许子任务共享 slot，即使它们是不同任务的子任务(前提是它们来自同一个任务)job）。 结果是，一个 slot 整个管道可以保存。
  2. Task Slot 是静态概念，是指 TaskManager 通过参数具有并发执行能力taskmanager.numberOfTaskSlots配置；并行度parallelism是动态概念，即TaskManager并发能力实际用于操作程序，可通过参数parallelism.default进行配置。 例如，如果有三个例子：TaskManager,每一个TaskManager中分配了3个TaskSlot,也就是每个TaskManager可以接收3个task,这样，我们总共可以接受9个TaskSot。但如果我们设置的话parallelism.default=1.当程序运行时，9个TaskSlot只有一个操作，8个会处于空闲状态，所以要学会合理设置并行度！具体图解如下：

conf/flink-conf.yaml配置文件中

taskmanager.numberOfTaskSlots parallelism.default

默认值

# The number of task slots that each TaskManager offers. Each slot runs one parallel pipeline.  taskmanager.numberOfTaskSlots: 1  # The parallelism used for programs that did not specify and other parallelism.  parallelism.default: 1

注：Flink存储State使用堆外内存，所以web UI里JVM Heap Size和Flink Managed MEM两个分开值。

1.2 standalone模式任务提交

1.2.1 Web UI提交Job

启动Flink后，可以在Web UI的Submit New Job提交jar包，然后指定Job参数。

  1. Entry Class 程序入口，指定入口类别(类别全限名)

  2. Program Arguments 例如，程序启动参数–host localhost --port 7777

  3. Parallelism 设置Job并行度。 Ps：并行优先级(从上到下递减) 1)代码中的算子setParallelism() 2)ExecutionEnvironment env.setMaxParallelism() 3)设置的Job并行度 4)集群conf在配置文件中parallelism.default ps：socket等特殊的IO操作本身不能平行处理，平行度只能是1

  4. Savepoint Path savepoint是通过checkpoint机制为streaming job创建的一致性快照，如数据源offset，状态等。 (savepoint可以理解为手动备份，checkpoint自动备份) ps：提交job注意分配slot如果总数足够，如果总数足够的话slot总数不够，那么job执行失败(资源调度不足)

1.2.2 命令行提交job

  1. 查看已提交的一切job 若有操作job，这里可以查看具体情况job id
D:\flink\flink-1.9.0\bin>flink list log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.flink.client.cli.CliFrontend). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info. Waiting for response... No running jobs. No scheduled jobs.
  1. 提交job -c指定入口类 -p指定job的并行度
bin/flink run -c <入口类> -p <并行度> <jar包路径> <启动参数>

举例:

$ bin/flink run -c wc.StreamWordCount -p 3 /tmp/Flink_Tutorial-1.0-SNAPSHOT.jar --host localhost --port 7777 Job has been submitted with JobID 33a5d1f00688a362837830f0b85fd75e
  1. 取消job bin/flink cancel <Job的ID>
$ bin/flink cancel 30d9dda946a170484d55e41358973942 Cancelling job 30d9dda946a170484d55e41358973942. Cancelled job 30d9dda946a170484d55e41358973942.

注：Total Task Slots只要不小于Job中Parallelism最大值。 eg：我在这里设置文件taskmanager.numberOfTaskSlots: 4，实际Job运行时总Tasks显示9，但具体4个任务步骤分别需要(1、3、3、2)的数量Tasks，4>三、满足最大Parallelism可以成功运行。

二.yarn模式

以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有 Hadoop 支持版，Hadoop 环境需要保证版本在 2.2 以上安装在集群中 HDFS 服务。

.1 Flink on yarn

Flink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式。

2.1.1 Session-Cluster模式

Session-Cluster 模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向 yarn 申请一块空间后，资源永远保持不变。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到 yarn 中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，下个作业才会正常提交。所有作业共享 Dispatcher 和 ResourceManager；共享资源；适合规模小执行时间短的作业。 在 yarn 中初始化一个 flink 集群，开辟指定的资源，以后提交任务都向这里提交。这个 flink 集群会常驻在 yarn 集群中，除非手工停止。

2.1.2 Per-Job-Cluster模式

一个 Job 会对应一个集群，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向 yarn 申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。独享 Dispatcher 和 ResourceManager，按需接受资源申请；适合规模大长时间运行的作业。

每次提交都会创建一个新的 flink 集群，任务之间互相独立，互不影响，方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。

2.2 Session Cluster

  1. 启动hadoop集群（略）

  2. 启动yarn-session ./yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm 1024 -nm test -d 其中： 1)-n(–container)：TaskManager的数量。 2)-s(–slots)：每个TaskManager的slot数量，默认一个slot一个core，默认每个taskmanager的slot的个数为1，有时可以多一些taskmanager，做冗余。 3)-jm：JobManager的内存（单位MB)。 4)-tm：每个taskmanager的内存（单位MB)。 5)-nm：yarn 的appName(现在yarn的ui上的名字)。 6)-d：后台执行。

  3. 执行任务 ./flink run -c com.atguigu.wc.StreamWordCount FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --host lcoalhost –port 7777

  4. 去 yarn 控制台查看任务状态

  5. 取消 yarn-session yarn application --kill application_1577588252906_0001

2.3 Per-Job-Cluster

  1. 启动hadoop集群（略）
  2. 不启动yarn-session，直接执行job
/flink run –m yarn-cluster -c com.atguigu.wc.StreamWordCount FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --host lcoalhost –port 7777

三. Kubernetes部署

容器化部署时目前业界很流行的一项技术，基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是Kubernetes（k8s），而Flink也在最近的版本中支持了k8s部署模式。

  1. 搭建Kubernetes集群（略）
  2. 配置各组件的yaml文件 在k8s上构建Flink Session Cluster，需要将Flink集群的组件对应的docker镜像分别在k8s上启动，包括JobManager、TaskManager、JobManagerService三个镜像服务。每个镜像服务都可以从中央镜像仓库中获取。
  3. 启动Flink Session Cluster
// 启动jobmanager-service 服务
kubectl create -f jobmanager-service.yaml
// 启动jobmanager-deployment服务
kubectl create -f jobmanager-deployment.yaml
// 启动taskmanager-deployment服务
kubectl create -f taskmanager-deployment.yaml
  1. 访问Flink UI页面 集群启动后，就可以通过JobManagerServicers中配置的WebUI端口，用浏览器输入以下url来访问Flink UI页面了：
http://{JobManagerHost:Port}/api/v1/namespaces/default/services/flink-jobmanager:ui/proxy

参考:

  1. https://ashiamd.github.io/docsify-notes/#/study/BigData/Flink/%E5%B0%9A%E7%A1%85%E8%B0%B7Flink%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E5%AE%9E%E6%88%98-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0?id=_3-flink%e9%83%a8%e7%bd%b2

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