1、Flink简介

​ Spark 和 Flink 一开始都都希望能够用同一个技术把流处理和批处理统一起来，但他们走了完全不一样的两条路。前者是以批处理的技术为根本，并尝试在批处理之上支持流计算；后者则认为流计算技术是最基本的，在流计算的基础之上支持批处理。通过Flink和Spark的对比来说：

	Spark	Flink
流批世界观	一切都是由批次组成。离线数据是一个大批次；而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的。	一切都是由流组成。离线数据是有界限的流；实时数据是一个没有界限的流。
计算模型	微批处理模型（秒级），在批处理的基础上做流处理	连续流模型（毫秒级），在流的基础上做批处理
驱动	时间驱动型:主动拉取数据，（即使没有数据，到达一定时间，也会去计算，浪费资源）	事件驱动型:被动拉取数据，（如果没数据的时候什么也不干，节省资源）
checkpoint	小文件问题，一个分区一个小文件；重启任务会有很多小任务，浪费资源	无小文件问题
exactly once	自己实现	exactly once保证
窗口		灵活的窗口语义，Spark有的都有
吞吐量	大于Flink

2、Flink部署

• 开发模式（idea）
• 本地模式(零配置)
• Standalone模式
• Yarn模式
  • Session-Cluster
  • Application Mode
  • Per-Job-Cluster

2.1 本地模式

1. 上传Flink安装包flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz到节点zyn-node01

2. 解压

   tar -zxvf flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/module
   cd /opt/module
   cp -r flink-1.13.1 flink-local
   

3. 启动Flink集群

   bin/start-cluster.sh
   bin/stop-cluster.sh
   

4. 在hadoop102启动netcat

   #sudo yum install -y nc
   nc -lk 9999
   

5. 命令行提交Flink命令

   bin/flink run -m zyn-node01:8081 -c com.sunmi.day01.Flink03_Stream_Unbounded_WordCount /home/hadoop/jars/Flink-202307-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
   

6. 查看应用执行情况

   http://zyn-node01:8081
   

2.1 Standalone模式部署

1. 配置文件flink-conf.yaml

   jobmanager.rpc.address: zyn-node01
   

2. workers、

   zyn-node02
   zyn-node03
   zyn-node04
   zyn-node05
   zyn-node06
   

3. 分发至其他节点

4. 启动集群

   bin/start-cluster.sh
   

5. 提交命令执行任务

   bin/flink run -m zyn-node01:8081 -c com.sunmi.day01.Flink03_Stream_Unbounded_WordCount /home/hadoop/jars/Flink-202307-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 
   

6. 通过8081端口访问WebUI

一台节点可以同时启动多个TaskManager

启动集群后，再次启动bin/start-cluster.sh，则一台节点会有两个TaskManager，可通过jps查看

2.2 Standalone模式下的高可用

​ 任何时候都有一个主 JobManager和多个备用 JobManagers，以便在主节点失败时有备用 JobManagers 来接管集群。这可以避免单点故障，一旦备 JobManager 接管集群，作业就可以正常运行。主备 JobManager 实例之间没有明显的区别。每个 JobManager都可以充当主备节点。

1. 修改配置文件flink-conf.yaml

   high-availability: zookeeper
   high-availability.storageDir: hdfs://hadoop102:8020/flink/standalone/ha
   high-availability.zookeeper.quorum: hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181
   high-availability.zookeeper.path.root: /flink-standalone
   high-availability.cluster-id: /cluster_hpu
   

2. masters

   hadoop102:8081
   hadoop103:8081
   

3. 分发至其他节点

4. 修改环境变量myenv.sh,并分发source

   export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
   

5. 启动flink集群

6. 先查看通过zookeeper客户端查看哪个是master，然后kill掉master进行测试

   zkCli.sh
   get /flink-standalone/cluster_hpu/leader/rest_server_lock
   

2.3 Yarn模式

独立部署（Standalone）模式由Flink自身提供计算资源，无需其他框架提供资源，这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是Flink主要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成更靠谱，所以接下来我们来学习在强大的Yarn环境中Flink是如何使用的。

把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager, Yarn的ResourceManager会申请容器从Yarn的NodeManager上面. Flink会创建JobManager和TaskManager在这些容器上.Flink会根据运行在JobManager上的job的需要的slot的数量动态的分配TaskManager资源。

1. 复制flink-yarn

   cp -r flink-1.13.1 flink-yarn
   

2. 仅需配置/etc/profile.d/my.sh中配置并分发

   export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
   

3. 执行命令提交任务

   bin/flink run -t yarn-per-job -c com.sunmi.day01.Flink03_Stream_Unbounded_WordCount /home/hadoop/jars/Flink-202307-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
   

4. 通过zyn-node03：8088查看任务

5. 进入任务

6. Yarn中启动两个Container，其中一个是JobManager一个TaskManager

   

Yarn模式的高可用配置：

Standalone模式中, 同时启动多个Jobmanager, 一个为leader其他为standby的, 当leader挂了, 其他的才会有一个成为leader。

yarn的高可用是同时只启动一个Jobmanager, 当这个Jobmanager挂了之后, yarn会再次启动一个, 其实是利用的yarn的重试次数来实现的高可用。

1. yarn-site.xml

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

2. flink-conf.yaml

   yarn.application-attempts: 3
   high-availability: zookeeper
   high-availability.storageDir: hdfs://hadoop102:8020/flink/yarn/ha
   high-availability.zookeeper.quorum: hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181
   high-availability.zookeeper.path.root: /flink-yarn
   

3. 启动yarn-session

4. 杀死Jobmanager，查看复活情况

注意: yarn-site.xml中是复活次数的上限, flink-conf.xml中的次数应该小于这个值。

测试过程中会发现一直kill不掉jobManager，是因为除了重试次数这个机制外，还有一个时间的机制（Akka超时时间），如果在一定的时间(这个时间很短)内jobManager重新拉取了几次还是挂掉的话，那就会真正的挂掉。

yarn模式中三种子模式的区别：

• Session模式：适合需要频繁提交的多个小job，并且执行时间都不长，因为flink会在yarn中启动一个session集群，这个集群主要用来申请资源的，后续提交的其他作业，都会直接提交到这个session集群中，不需要频繁创建flink集群，这样效率会变高，但是，作业之间相互不隔离。

  Session-Cluster模式需要先启动Flink集群，向Yarn申请资源。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，除非手动停止。在向Flink集群提交Job的时候, 如果资源被用完了,则新的Job不能正常提交。

  缺点: 如果提交的作业中有长时间执行的大作业, 占用了该Flink集群的所有资源, 则后续无法提交新的job.

  

• per-job模式:一个Job会对应一个Flink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job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。==同时main方法是在本地上运行。

  

• application Mode模式：

  每提交一个任务（application）可能会包含多个job，一个application对应一个flink集群，main方法是在集群中运行。

  Application Mode会在Yarn上启动集群, 应用jar包的main函数(用户类的main函数)将会在JobManager上执行. 只要应用程序执行结束, Flink集群会马上被关闭。也可以手动停止集群。

  与Per-Job-Cluster的区别：就是Application Mode下, 用户的main函数式在集群中执行的，并且当一个application中有多个job的话，per-job模式则是一个job对应一个yarn中的application，而ApplicationMode则这个application中对应多个job。

  application Mode模式存在bug不使用。

  bug：每个job的id都为0000000，而checkpoint依赖于id命名在hdfs集群上进行存储。这将导致错误发生。

​

3、并行度

• 并行度优先级：

  算子指定>env全局指定>提交参数>配置文件

• slot个数与并行度的关系

  默认情况下，slot个数等于流程序的并行度（程序中最大算子的并行度）
  在有多个共享组时，slot个数等于每个共享组中最大算子并行的和

4、提交命令执行指定任务

flink提交任务脚本参数:
flink 类似于spark-submit用于提交作业
run 用来执行作业（除了applicationMode模式不需要）
run-application (applicaitonMode模式执行作业的命令)
-t yarn模式中指定以yarn哪种模式运行的参数
-d 后台提交(断开与客户端的连接)
-m 指定JobManager以及UI端口
-D 指定其他参数。比如多队列提交参数（-Dyarn.application.queue=hive）
-c 指定全类名

举例：

• 本地模式

  bin/flink run -m hadoop102:8081 -c com.hpu.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar
  

• standalone模式

  bin/flink run -m hadoop102:8081 -c com.hpu.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar
  

• yarn模式

  per-job：

  bin/flink run -d -t yarn-per-job -c com.hpu.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar
  

  提交任务到Yarn的其他队列

  bin/flink run -d -m yarn-cluster -yqu hive -c com.hpu.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar（老版本）
  
  bin/flink run -d -t yarn-per-job -Dyarn.application.queue=hive -c com.hpu.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar
  

  session-cluster：

  1. 启动一个Flink-session
  2. 在Session上运行Job

  bin/yarn-session.sh -d 
  
  bin/flink run -c com.hpu.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar
  
  bin/flink run -t yarn-session -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY -c com.hpu.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar
  

  如果是1.12版本开启了Yarn模式的高可用，上面指定yarn-session集群的命令不能用，需要去掉 -t yarn-session （1.13版本已修复）如果存在多个session集群可以指定application进行提交到指定session集群中。

  bin/flink run -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY -c com.hpu.flink.java.chapter_2.Flink03_WC_UnBoundedStream ./flink-prepare-1.0-SNAPSHOT.jar
  

  在session中提交一个任务，此时session对应的flink集群在yarn上的任务为2个container，其中一个为JobManager一个为TaskManager。

  bin/yarn-session.sh -d 
  

  

  启动以后会有一个container，为JobManager

  

  bin/flink run -c com.sunmi.day01.Flink03_Stream_Unbounded_WordCount /home/hadoop/jars/Flink-202307-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
  

  

  提交一个任务后增加一个container，为TaskManager

  

  bin/flink run -c com.sunmi.day01.Flink03_Stream_Unbounded_WordCount /home/hadoop/jars/Flink-202307-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
  

  再提交一个会再增加一个container，存放对应的TaskManager

  flink默认配置：conf/flink-conf.yaml,决定任务内存大小以及所需的slot个数。

  

  application mode:

  bin/flink run-application -t yarn-application -c com.sunmi.day01.Flink03_Stream_Unbounded_WordCount /home/hadoop/jars/Flink-202307-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
  

Application Mode VS yarn per-job

分别使用Application Mode、yarn per-job两种方式提交任务，观察application情况。

package com.sunmi.day01;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class Flink04_Test_PerJob_ApplicationMode {

        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            test1(env);
            test2(env);
            test3(env);
        }

        public static void test1(StreamExecutionEnvironment env) throws Exception {

            DataStreamSource<String> stringDataStreamSource = env.fromElements("22222");
            stringDataStreamSource.map(new MapFunction<String, String>() {
                @Override
                public String map(String value) throws Exception {
                    return value;
                }
            }).print();
            env.execute();
        }

        public static void test2(StreamExecutionEnvironment env) throws Exception {
            DataStreamSource<String> stringDataStreamSource = env.fromElements("22222");
            stringDataStreamSource.map(new MapFunction<String, String>() {
                @Override
                public String map(String value) throws Exception {
                    return value;
                }
            }).print();
            env.execute();
        }

        public static void test3(StreamExecutionEnvironment env) throws Exception {
            DataStreamSource<String> stringDataStreamSource = env.socketTextStream("zyn-node01", 9999);
            stringDataStreamSource.map(new MapFunction<String, String>() {
                @Override
                public String map(String value) throws Exception {
                    return value;
                }
            }).print();
            env.execute();
        }
}

application mode:

bin/flink run-application -t yarn-application -c com.sunmi.day01.Flink04_Test_PerJob_ApplicationMode /home/hadoop/jars/Flink-202307-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

仅存在一个application。

per-job:

bin/flink run -d -t yarn-per-job -Dyarn.application.queue=hive -c com.sunmi.day01.Flink04_Test_PerJob_ApplicationMode /home/hadoop/jars/Flink-202307-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

3个job生成3个application。

停止任务的三种方式

1. 通过 flink cancel jobid

2. 在yarn网页端kill对应application

3. 在flink网页端cancel

   进入flink网页端有两种方式

   • 通过提交任务时生成的链接进入

     

   • 通过yarn对应application的applicationMaster代理进入

     

5、注意事项

在java语法的flink编程中调用一个方法，有以下三种实现方式

1. 自定义一个类实现接口 √
2. 写接口的匿名实现类 √
3. 写Lambda表达式

注意：在写Lambda表达式的时候，可能会因为类型擦除的原因报错，解决方式如下
在方法的最后调用.returns(Types.类型)解决
比如：
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordToOneDStream = wordDStream.map(value -> Tuple2.of(value, 1)).returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT));

外链图片转存中…(img-f84HwYXQ-1689861444196)]

• 通过yarn对应application的applicationMaster代理进入

  [外链图片转存中…(img-AKY0p7au-1689861444196)]

5、注意事项

在java语法的flink编程中调用一个方法，有以下三种实现方式

1. 自定义一个类实现接口 √
2. 写接口的匿名实现类 √
3. 写Lambda表达式

注意：在写Lambda表达式的时候，可能会因为类型擦除的原因报错，解决方式如下
在方法的最后调用.returns(Types.类型)解决
比如：
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordToOneDStream = wordDStream.map(value -> Tuple2.of(value, 1)).returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT));