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Flink独立集群12

要求

软件要求
JAVA_HOME 配置
Flink设置
配置Flink
启动Flink
将JobManager / TaskManager实例添加到群集
要求
软件要求
Flink可在所有类UNIX环境中运行,例如Linux,Mac OS X和Cygwin(适用于Windows),并期望群集由一个主节点和一个或多个工作节点组成。在开始设置系统之前,请确保在每个节点上安装了以下软件:
Java 1.8.x或更高版本,
ssh(必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本)
如果您的群集不满足这些软件要求,则需要安装/升级它。
在所有群集节点上使用无密码SSH和 相同的目录结构将允许您使用我们的脚本来控制所有内容

JAVA_HOME 配置
Flink要求在JAVA_HOME主节点和所有工作节点上设置环境变量,并指向Java安装的目录。
您可以conf/flink-conf.yaml通过env.java.home键设置此变量。

Flink设置
转到下载页面获取可立即运行的包。确保选择与您的Hadoop版本匹配的Flink包。如果您不打算使用Hadoop,请选择任何版本。
下载最新版本后,将存档复制到主节点并解压缩:
tar xzf flink-.tgz cd flink-

配置Flink
解压缩系统文件后,需要通过编辑conf / flink-conf.yaml为集群配置Flink 。
将jobmanager.rpc.address键设置为指向主节点。您还应该通过设置jobmanager.heap.mb和taskmanager.heap.mb键来定义允许JVM在每个节点上分配的最大主内存量。
这些值以MB为单位。如果某些工作节点有更多主内存要分配给Flink系统,则可以通过FLINK_TM_HEAP在这些特定节点上设置环境变量来覆盖认值。
最后,您必须提供集群中所有节点的列表,这些节点将用作工作节点。因此,与HDFS配置类似,编辑文件conf / slaves并输入每个工作节点的IP /主机名。每个工作节点稍后将运行TaskManager。
以下示例说明了具有三个节点(IP地址从10.0.0.1 到10.0.0.3以及主机名master,worker1,worker2)的设置,并显示配置文件内容(需要在所有计算机上的相同路径上访问) ):

/ path / to / flink / conf / flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address:10.0.0.1
/ path / to / flink / conf / slaves
10.0.0.2 10.0.0.3
Flink目录必须在同一路径下的每个worker上都可用。您可以使用共享NFS目录,也可以将整个Flink目录复制到每个工作节点。
有关详细信息和其他配置选项,请参阅配置页面
尤其是,
每个JobManager(jobmanager.heap.mb)的可用内存量,
每个TaskManager(taskmanager.heap.mb)的可用内存量,
每台机器的可用cpu数量(taskmanager.numberOfTaskSlots),
集群中的cpu总数(parallelism.default)和
临时目录(taskmanager.tmp.dirs
是非常重要的配置值。

java public statisc

启动Flink
以下脚本在本地节点上启动JobManager,并通过SSH连接到从属文件中列出的所有工作节点,以在每个节点上启动TaskManager。现在您的Flink系统已启动并正在运行。在本地节点上运行的JobManager现在将接受配置的RPC端口上的作业。
假设您在主节点上并在Flink目录中:
bin/start-cluster.sh
要停止Flink,还有一个stop-cluster.sh脚本。

将JobManager / TaskManager实例添加到群集
您可以使用bin/jobmanager.sh和bin/taskmanager.sh脚本将JobManager和TaskManager实例添加到正在运行的集群中。
添加JobManager
bin/jobmanager.sh ((start|start-foreground) cluster)|stop|stop-all
添加TaskManager
bin/taskmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all
确保在要启动/停止相应实例的主机上调用这些脚本。

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