05.Flink Standalone模式单机版安装

Leefs 2021-12-23 PM 1584℃ 0条

[TOC]

### 一、概述

#### 1.1 介绍

flink的 standalone（standalone deploy mode）部署模式，指的是flink直接在操作系统上启动flink相关服务如client, jobmanager, taskmanager，而不依赖其它资源管理框架如yarn, mesos, k8s进行资源管理。

此时是由flink直接来进行集群资源管理的，比如监控和重启失败的服务进程，分配和释放资源等等。

#### 1.2 Standalone单机版说明

- JobManager 和 TaskMananger 全部在一个 node 上运行
- 仅适用于本地测试，不适用于生产环境
- 仅支持 Session Mode 提交 Job
- 不支持高可用

### 二、Flink Standalone单机版安装步骤

#### 2.1 环境准备

+ CentOS 7.X
+ JDK 1.8

#### 2.2 安装

**（1）下载**

```shell
wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.14.2/flink-1.14.2-bin-scala_2.12.tgz
```

**（2）将flink-1.14.2-bin-scala_2.12.tgz安装包上传到服务器并解压到安装目录**

```basic
[root@hadoop001 hadoop]# tar -zxf flink-1.14.2-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/software/
```

**（3）修改flink-conf.yaml配置**

```shell
[root@hadoop001 conf]# pwd
/opt/software/flink-1.14.2/conf
[root@hadoop001 conf]# vim flink-conf.yaml
```

+ **修改如下配置**

```yaml
# JobManager进行RPC通信的地址
jobmanager.rpc.address: localhost

# JobManager进行RPC通信的端口
jobmanager.rpc.port: 6123

# JobManager的总进程内存大小
jobmanager.memory.process.size: 2048m

# TaskManager的总进程内存大小
taskmanager.memory.process.size: 4096m

# 每台taskmanager可用的solt数目，一般设置成CPU的core数
taskmanager.numberOfTaskSlots: 4

# 用于未指定的程序的并行性和其他并行性
parallelism.default: 1

# 指定JobManger的可视化端口，尽量配置一个不容易冲突的端口
rest.port: 8086
```

说明：flink默认的rest.port的端口是8081，如果主机的8081端口被占用换成没被占用的端口号。

**（4）配置masters**

```shell
[root@hadoop001 conf]# vim masters
localhost:8086
```

**（5）配置workers**

```shell
[root@hadoop001 conf]# vim workers
localhost
```

**（6）启动**

```shell
[root@hadoop001 flink-1.14.2]# ./bin/start-cluster.sh
```

**（7）查看运行进程**

```shell
[root@hadoop001 flink-1.14.2]# jps
5524 StandaloneSessionClusterEntrypoint
5797 TaskManagerRunner
```

**（8）访问web UI界面**

访问地址：http://192.168.159.139:8086/

![05.Flink Standalone单机版安装01.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/369155879.jpg)

### 三、运行任务

#### 3.1 命令行方式

**（1）上传flinkdemo-1.0.jar包到服务器**

flinkdemo-1.0.jar程序可参考之前文章：[03.Flink入门案例](https://lilinchao.com/archives/1769.html)

注意：引入依赖时，换成如下flink 1.14版本的依赖

```xml
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-scala_2.12</artifactId>
        <version>1.14.2</version>
    </dependency>

<dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
        <version>1.14.2</version>
    </dependency>

<dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
        <version>1.14.2</version>
    </dependency>
</dependencies>
```

**（2）提交任务命令**

```bash
[root@hadoop001 flink-1.14.2]# ./bin/flink run -c com.lilinchao.flink.wordcount.BatchWordCount -p 2 /home/hadoop/flinkdemo-1.0.jar --path /home/hadoop/datas/word.txt
```

**运行结果**

![05.Flink Standalone单机版安装02.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/1024481821.jpg)

**（3）其他命令**

```shell
# 查看正在运行任务列表以及任务id
[root@hadoop001 flink-1.14.2]# ./bin/flink list

# 取消任务
[root@hadoop001 flink-1.14.2]# ./bin/flink cancel [任务id]

# 查看所有的任务包括正在运行、运行结束、被取消任务
[root@hadoop001 flink-1.14.2]# ./bin/flink list -a
```

#### 3.2 web界面操作

**（1）从本地上传Jar包**

![05.Flink Standalone单机版安装03.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/2086743455.jpg)

**（2）运行netcat监听8002端口**

```shell
[root@hadoop001 ~]# nc -lk 8002
```

**（3）设置配置参数**

![05.Flink Standalone单机版安装04.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/3146822158.jpg)

**参数说明**

+ **Entry Class：**主函数执行Class文件目录

+ **Parallelism：**任务的最大调度，如果程序里边配置了，就以程序为准，不然就以此处为准，如果此处也不进行配置，以配置文件中配置为准。

**优先级**:程序内配置>提交任务配置>配置文件配置

+ **Program Arguments：**需要传递的参数

+ **Savepoint Path：**输出结果路径

+ **Show Plan：**点击进去可以看到任务的执行流程以及每个步骤的调度数

+ **Submit：提交任务**

**（4）查看运行过程**

![05.Flink Standalone单机版安装05.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/2920115349.jpg)

**（5）在netcat输出内容，通过Task Managers查看运行日志**

![05.Flink Standalone单机版安装06.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/1328670614.jpg)

**（6）结束任务**

点击Cancel Job即可结束正在运行的任务

![05.Flink Standalone单机版安装07.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/2841486782.jpg)

### 结尾

如果需要上方运行Jar包可以直接通过微信公众号：【Java和大数据进阶】，回复：【flink】即可获取。

标签: Flink

非特殊说明，本博所有文章均为博主原创。

如若转载，请注明出处：https://www.lilinchao.com/archives/1780.html

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