2019-01-09 · 3404 次阅读

Flink（二）CentOS7.5 搭建 Flink1.6.1 分布式集群

flink

一. Flink 的下载

安装包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html，选择对应 Hadoop 的 Flink 版本下载

[admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
[admin@node21 software]$ ll
-rw-rw-r-- 1 admin admin 301867081 Sep 15 15:47 flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz

Flink 有三种部署模式，分别是 Local、Standalone Cluster 和 Yarn Cluster。

二. Local 模式

对于 Local 模式来说，JobManager 和 TaskManager 会公用一个 JVM 来完成 Workload。如果要验证一个简单的应用，Local 模式是最方便的。实际应用中大多使用 Standalone 或者 Yarn Cluster，而 local 模式只是将安装包解压启动（./bin/start-local.sh）即可，在这里不在演示。

三. Standalone 模式

快速入门教程地址：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/setup_quickstart.html

1. 软件要求

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）

集群部署规划

节点名称	master	worker	zookeeper
node21	master		zookeeper
node22	master	worker	zookeeper
node23		worker	zookeeper

2. 解压

[admin@node21 software]$ tar zxvf flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz -C /opt/module/
[admin@node21 software]$ cd /opt/module/
[admin@node21 module]$ ll
drwxr-xr-x 8 admin admin 125 Sep 15 04:47 flink-1.6.1

3. 修改配置文件

[admin@node21 conf]$ ls
flink-conf.yaml       log4j-console.properties  log4j-yarn-session.properties  logback.xml       masters  sql-client-defaults.yaml
log4j-cli.properties  log4j.properties          logback-console.xml            logback-yarn.xml  slaves   zoo.cfg

修改 masters，slaves，flink-conf.yaml。

[admin@node21 conf]$ sudo vi masters
node21:8081
[admin@node21 conf]$ sudo vi slaves
node22
node23
[admin@node21 conf]$ sudo vi flink-conf.yaml 
taskmanager.numberOfTaskSlots：2
jobmanager.rpc.address: node21

可选配置：

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）

4. 拷贝安装包到各节点

[admin@node21 module]$ scp -r flink-1.6.1/ admin@node22:`pwd`
[admin@node21 module]$ scp -r flink-1.6.1/ admin@node23:`pwd`

5. 配置环境变量

配置所有节点 Flink 的环境变量

[admin@node21 flink-1.6.1]$ sudo vi /etc/profile
export FLINK_HOME=/opt/module/flink-1.6.1
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin
[admin@node21 flink-1.6.1]$ source /etc/profile

6. 启动 flink

[admin@node21 flink-1.6.1]$ ./bin/start-cluster.sh 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host node21.
Starting taskexecutor daemon on host node22.
Starting taskexecutor daemon on host node23.

jps 查看进程

7. WebUI 查看

地址 http://node21:8081

8. Flink 的 HA

首先，我们需要知道 Flink 有两种部署的模式，分别是 Standalone 以及 Yarn Cluster 模式。对于 Standalone 来说，Flink 必须依赖于 Zookeeper 来实现 JobManager 的 HA（Zookeeper 已经成为了大部分开源框架 HA 必不可少的模块）。在 Zookeeper 的帮助下，一个 Standalone 的 Flink 集群会同时有多个活着的 JobManager，其中只有一个处于工作状态，其他处于 Standby 状态。当工作中的 JobManager 失去连接后（如宕机或 Crash），Zookeeper 会从 Standby 中选举新的 JobManager 来接管 Flink 集群。

对于 Yarn Cluaster 模式来说，Flink 就要依靠 Yarn 本身来对 JobManager 做 HA 了。其实这里完全是 Yarn 的机制。对于 Yarn Cluster 模式来说，JobManager 和 TaskManager 都是被 Yarn 启动在 Yarn 的 Container 中。此时的 JobManager，其实应该称之为 Flink Application Master。也就说它的故障恢复，就完全依靠着 Yarn 中的 ResourceManager（和 MapReduce 的 AppMaster 一样）。由于完全依赖了 Yarn，因此不同版本的 Yarn 可能会有细微的差异。这里不再做深究。

1）修改配置文件

修改 flink-conf.yaml，HA 模式下，jobmanager 不需要指定，在 master file 中配置，由 zookeeper 选出 leader 与 standby。

#jobmanager.rpc.address: node21
high-availability:zookeeper                             #指定高可用模式（必须）
high-availability.zookeeper.quorum:node21:2181,node22:2181,node23:2181  #ZooKeeper仲裁是ZooKeeper服务器的复制组，它提供分布式协调服务（必须）
high-availability.storageDir:hdfs:///flink/ha/       #JobManager元数据保存在文件系统storageDir中，只有指向此状态的指针存储在ZooKeeper中（必须）
high-availability.zookeeper.path.root:/flink         #根ZooKeeper节点，在该节点下放置所有集群节点（推荐） 
high-availability.cluster-id:/flinkCluster           ＃自定义集群（推荐）
state.backend: filesystem
state.checkpoints.dir: hdfs:///flink/checkpoints
state.savepoints.dir: hdfs:///flink/checkpoints

修改 conf/zoo.cfg

server.1=node21:2888:3888
server.2=node22:2888:3888
server.3=node23:2888:3888

修改 conf/masters

node21:8081
node22:8081

修改 slaves

node22
node23

同步配置文件 conf 到各节点

2）启动 HA

先启动 zookeeper 集群各节点（测试环境中也可以用 Flink 自带的 start-zookeeper-quorum.sh），启动 dfs，再启动 flink

[admin@node21 flink-1.6.1]$ start-cluster.sh

WebUI 查看，这是会自动产生一个主 Master，如下

3）验证 HA

手动杀死 node22 上的 master，此时，node21 上的备用 master 转为主 mater。

4）手动将 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) [host] [webui-port])|stop|stop-all

添加 TaskManager

bin/taskmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all

[admin@node22 flink-1.6.1]$ jobmanager.sh start node22

新添加的为从 master。

9. 运行测试任务

[admin@node21 flink-1.6.1]$ flink run -m node21:8081 ./examples/batch/WordCount.jar --input /opt/wcinput/wc.txt --output /opt/wcoutput/
[admin@node21 flink-1.6.1]$ flink run -m node21:8081 ./examples/batch/WordCount.jar --input hdfs:///user/admin/input/wc.txt --output hdfs:///user/admin/output2

四. Yarn Cluster 模式

1. 引入

在一个企业中，为了最大化的利用集群资源，一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload。因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行。首先，让我们通过下图了解下 Yarn 和 Flink 的关系。

在图中可以看出，Flink 与 Yarn 的关系与 MapReduce 和 Yarn 的关系是一样的。Flink 通过 Yarn 的接口实现了自己的 App Master。当在 Yarn 中部署了 Flink，Yarn 就会用自己的 Container 来启动 Flink 的 JobManager（也就是 App Master）和 TaskManager。

启动新的 Flink YARN 会话时，客户端首先检查所请求的资源（容器和内存）是否可用。之后，它将包含 Flink 和配置的 jar 上传到 HDFS（步骤1）。

客户端的下一步是请求（步骤2）YARN 容器以启动 ApplicationMaster（步骤3）。由于客户端将配置和 jar 文件注册为容器的资源，因此在该特定机器上运行的 YARN 的 NodeManager 将负责准备容器（例如，下载文件）。完成后，将启动 ApplicationMaster（AM）。

该 JobManager 和 AM 在同一容器中运行。一旦它们成功启动，AM 就知道 JobManager（它自己的主机）的地址。它正在为 TaskManagers 生成一个新的 Flink 配置文件（以便它们可以连接到 JobManager）。该文件也上传到 HDFS。此外，AM 容器还提供 Flink 的 Web 界面。YARN 代码分配的所有端口都是 临时端口。这允许用户并行执行多个 Flink YARN 会话。

之后，AM 开始为 Flink 的 TaskManagers 分配容器，这将从 HDFS 下载 jar 文件和修改后的配置。完成这些步骤后，即可建立 Flink 并准备接受作业。

2. 修改环境变量

export  HADOOP_CONF_DIR= /opt/module/hadoop-2.7.6/etc/hadoop

3. 部署启动

[admin@node21 flink-1.6.1]$ yarn-session.sh -d -s 2 -tm 800 -n 2

-n : TaskManager 的数量，相当于 executor 的数量
-s : 每个 JobManager 的 core 的数量，executor-cores。建议将 slot 的数量设置每台机器的处理器数量
-tm : 每个 TaskManager 的内存大小，executor-memory
-jm : JobManager 的内存大小，driver-memory

上面的命令的意思是，同时向 Yarn 申请 3 个 container，其中 2 个 Container 启动 TaskManager（-n 2），每个 TaskManager 拥有两个 Task Slot（-s 2），并且向每个 TaskManager 的 Container 申请 800M 的内存，以及一个 ApplicationMaster（Job Manager）。

Flink 部署到 Yarn Cluster 后，会显示 Job Manager 的连接细节信息。

Flink on Yarn 会覆盖下面几个参数，如果不希望改变配置文件中的参数，可以动态的通过 -D 选项指定，如 -Dfs.overwrite-files=true -Dtaskmanager.network.numberOfBuffers=16368

jobmanager.rpc.address：因为 JobManager 会经常分配到不同的机器上
taskmanager.tmp.dirs：使用 Yarn 提供的 tmp 目录
parallelism.default：如果有指定 slot 个数的情况下

yarn-session.sh 会挂起进程，所以可以通过在终端使用 CTRL+C 或输入 stop 停止 yarn-session。

如果不希望 Flink Yarn client 长期运行，Flink 提供了一种 detached YARN session，启动时候加上参数 -d 或 —detached

在上面的命令成功后，我们就可以在 Yarn Application 页面看到 Flink 的纪录。如下图。

如果在虚拟机中测试，可能会遇到错误。这里需要注意内存的大小，Flink 向 Yarn 会申请多个 Container，但是 Yarn 的配置可能限制了 Container 所能申请的内存大小，甚至 Yarn 本身所管理的内存就很小。这样很可能无法正常启动 TaskManager，尤其当指定多个 TaskManager 的时候。因此，在启动 Flink 之后，需要去 Flink 的页面中检查下 Flink 的状态。这里可以从 RM 的页面中，直接跳转（点击 Tracking UI）。这时候 Flink 的页面如图

yarn-session.sh 启动命令参数如下：

[admin@node21 flink-1.6.1]$ yarn-session.sh --help
Usage:
   Required
     -n,--container <arg>   Number of YARN container to allocate (=Number of Task Managers)
   Optional
     -D <property=value>             use value for given property
     -d,--detached                   If present, runs the job in detached mode
     -h,--help                       Help for the Yarn session CLI.
     -id,--applicationId <arg>       Attach to running YARN session
     -j,--jar <arg>                  Path to Flink jar file
     -jm,--jobManagerMemory <arg>    Memory for JobManager Container with optional unit (default: MB)
     -m,--jobmanager <arg>           Address of the JobManager (master) to which to connect. Use this flag to connect to a different JobManager than the one specified i
n the configuration.     -n,--container <arg>            Number of YARN container to allocate (=Number of Task Managers)
     -nl,--nodeLabel <arg>           Specify YARN node label for the YARN application
     -nm,--name <arg>                Set a custom name for the application on YARN
     -q,--query                      Display available YARN resources (memory, cores)
     -qu,--queue <arg>               Specify YARN queue.
     -s,--slots <arg>                Number of slots per TaskManager
     -st,--streaming                 Start Flink in streaming mode
     -t,--ship <arg>                 Ship files in the specified directory (t for transfer)
     -tm,--taskManagerMemory <arg>   Memory per TaskManager Container with optional unit (default: MB)
     -yd,--yarndetached              If present, runs the job in detached mode (deprecated; use non-YARN specific option instead)
     -z,--zookeeperNamespace <arg>   Namespace to create the Zookeeper sub-paths for high availability mode

4. 提交任务

之后，我们可以通过这种方式提交我们的任务

[admin@node21 flink-1.6.1]$ ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 ./examples/batch/WordCount.jar --input /opt/wcinput/wc.txt --output /opt/wcoutput/

以上命令在参数前加上 y 前缀，-yn 表示 TaskManager 个数。

在这个模式下，同样可以使用 -m yarn-cluster 提交一个"运行后即焚"的 detached yarn（-yd）作业到 yarn cluster。

5. 停止 yarn cluster

yarn application -kill application_1539058959130_0001

6. Yarn 模式的 HA

应用最大尝试次数（yarn-site.xml），您必须配置为尝试应用的最大数量的设置 yarn-site.xml，当前 YARN 版本的默认值为 2（表示允许单个 JobManager 失败）。

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name>
  <value>4</value>
  <description>The maximum number of application master execution attempts</description>
</property>

申请尝试（flink-conf.yaml），您还必须配置最大尝试次数conf/flink-conf.yaml：

yarn.application-attempts：10

示例：高度可用的YARN会话

配置 HA 模式和 zookeeper 法定人数在 conf/flink-conf.yaml：

high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.quorum: node21:2181,node22:2181,node23:2181
high-availability.storageDir: hdfs:///flink/recovery
high-availability.zookeeper.path.root: /flink
yarn.application-attempts: 10

配置 ZooKeeper 的服务器中 conf/zoo.cfg（目前它只是可以运行每台机器的单一的 ZooKeeper 服务器）：
```
server.1=node21:2888:3888
server.2=node22:2888:3888
server.3=node23:2888:3888
```
启动 ZooKeeper 仲裁：
```
$ bin / start-zookeeper-quorum.sh  
```
启动 HA 群集：
```
$ bin / yarn-session.sh -n 2
```

五. 错误异常

1. 身份认证失败

[root@node21 flink-1.6.1]# flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000
Starting execution of program

------------------------------------------------------------
 The program finished with the following exception:

org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: Job failed. (JobID: b7a99ac5db242290413dbebe32ba52b0)
    at org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient.submitJob(RestClusterClient.java:267)
    at org.apache.flink.client.program.ClusterClient.run(ClusterClient.java:486)
    at org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamContextEnvironment.execute(StreamContextEnvironment.java:66)
    at org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount.main(SocketWindowWordCount.java:92)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:529)
    at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.invokeInteractiveModeForExecution(PackagedProgram.java:421)
    at org.apache.flink.client.program.ClusterClient.run(ClusterClient.java:426)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.executeProgram(CliFrontend.java:804)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.runProgram(CliFrontend.java:280)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.run(CliFrontend.java:215)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.parseParameters(CliFrontend.java:1044)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.lambda$main$11(CliFrontend.java:1120)
    at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
    at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
    at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1754)
    at org.apache.flink.runtime.security.HadoopSecurityContext.runSecured(HadoopSecurityContext.java:41)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.main(CliFrontend.java:1120)
Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused)
    at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
    at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
    at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
    at org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SocketTextStreamFunction.run(SocketTextStreamFunction.java:96)
    at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:87)
    at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:56)
    at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SourceStreamTask.run(SourceStreamTask.java:99)
    at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask.invoke(StreamTask.java:300)
    at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:711)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

通过查看日志，发现有如下报错

2018-10-20 02:32:19,668 ERROR org.apache.flink.shaded.curator.org.apache.curator.ConnectionState  - Authentication failed

解决法案：添加定时任务认证 kerberos