[Flink]Flink三种运行模式安装部署以及实现WordCount

前言

Flink三种运行方式:Local、Standalone、On Yarn。成功部署后分别用Scala和Java实现wordcount

环境

版本:Flink 1.6.2
集群环境:Hadoop2.6
开发工具: IntelliJ IDEA

一.Local模式

解压:tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz
cd flink-1.6.2
启动:./bin/start-cluster.sh
停止:./bin/stop-cluster.sh

可以通过master:8081监控集群状态

二.Standalone模式

集群安装
1:修改conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: hadoop100
2:修改conf/slaves
hadoop101
hadoop102
3:拷贝到其他节点
scp -rq /usr/local/flink-1.6.2 hadoop101:/usr/local
scp -rq /usr/local/flink-1.6.2 hadoop102:/usr/local
4:在hadoop100(master)节点启动
bin/start-cluster.sh
5:访问http://hadoop100:8081

三.Flink On Yarn模式

On Yarn实现逻辑

第一种【yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务)】

启动一个一直运行的flink集群
./bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 [-d]
附着到一个已存在的flink yarn session
./bin/yarn-session.sh -id application_1463870264508_0029
执行任务
./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://hadoop100:9000/LICENSE -output hdfs://hadoop100:9000/wordcount-result.txt
停止任务 【web界面或者命令行执行cancel命令】

第二种【flink run -m yarn-cluster(开辟资源+提交任务)】

启动集群,执行任务
./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar
注意:client端必须要设置YARN_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_HOME环境变量,通过这个环境变量来读取YARN和HDFS的配置信息,否则启动会失败

四.WordCount

代码

Scala实现代码

package com.skyell

import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time /**
* 滑动窗口计算
*
* 每隔1秒统计最近2秒数据,打印到控制台
*/
object SocketWindowWordCountScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 获取socket端口号
val port: Int = try{
ParameterTool.fromArgs(args).getInt("port")
}catch {
case e: Exception => {
System.err.println("No port set use default port 9002--scala")
}
9002
} // 获取运行环境
val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 连接socket获取数据
val text = env.socketTextStream("master", port, '\n') //添加隐式转换,否则会报错
import org.apache.flink.api.scala._ // 解析数据(把数据打平),分组,窗口计算,并且聚合求sum
val windowCount = text.flatMap(line => line.split("\\s"))
.map(w => WordWithCount(w, 1))
.keyBy("word") // 针对相同word进行分组
.timeWindow(Time.seconds(2), Time.seconds(1))// 窗口时间函数
.sum("count") windowCount.print().setParallelism(1) // 设置并行度为1 env.execute("Socket window count") }
// case 定义的类可以直接调用,不用new
case class WordWithCount(word:String,count: Long) }

Java实现代码

package com.skyell;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector; public class BatchWordCountJava {
public static void main(String[] args) throws Exception{ String inputPath = "D:\\DATA\\file";
String outPath = "D:\\DATA\\result"; // 获取运行环境
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 读取本地文件中内容
DataSource<String> text = env.readTextFile(inputPath);
// groupBy(0):从0聚合 sum(1):以第二个字段加和计算
DataSet<Tuple2<String, Integer>> counts = text.flatMap(new Tokenizer()).groupBy(0).sum(1); counts.writeAsCsv(outPath, "\n", " ").setParallelism(1); env.execute("batch word count");
} public static class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>{
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\W+");
for (String token: tokens
) {
if(token.length()>0){
out.collect(new Tuple2<String, Integer>(token, 1));
}
}
}
}
}

pom依赖配置

    <dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>1.6.2</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>1.6.2</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
<version>1.6.2</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
<version>1.6.2</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>

hadoop记录-[Flink]Flink三种运行模式安装部署以及实现WordCount(转载)的更多相关文章

  1. [Flink]Flink1.6三种运行模式安装部署以及实现WordCount

    前言 Flink三种运行方式:Local.Standalone.On Yarn.成功部署后分别用Scala和Java实现wordcount 环境 版本:Flink 1.6.2 集群环境:Hadoop2 ...

  2. ubuntu上Hadoop三种运行模式的部署

    Hadoop集群支持三种运行模式:单机模式.伪分布式模式,全分布式模式,下面介绍下在Ubuntu下的部署 (1)单机模式 默认情况下,Hadoop被配置成一个以非分布式模式运行的独立JAVA进程,适合 ...

  3. hadoop集群的三种运行模式

    单机(本地)模式: 这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统.在单机模式(standalone)中不会存在守护进程,所有东西都运行在一个JVM上.这里同样没有D ...

  4. PHP语言学习之php-fpm 三种运行模式

    本文主要向大家介绍了PHP语言学习之php-fpm 三种运行模式,通过具体的内容向大家展示,希望对大家学习php语言有所帮助. php-fpm配置 配置文件:php-fpm.conf 开启慢日志功能的 ...

  5. Tomcat Connector的三种运行模式

    详情参考: http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/apr.html http://www.365mini.com/page/tomcat-connector- ...

  6. 【Tomcat】Tomcat Connector的三种运行模式【bio、nio、apr】

    Tomcat Connector(Tomcat连接器)有bio.nio.apr三种运行模式 bio bio(blocking I/O,阻塞式I/O操作),表示Tomcat使用的是传统的Java I/O ...

  7. Tomcat Connector三种运行模式(BIO, NIO, APR)的比较和优化

    Tomcat Connector的三种不同的运行模式性能相差很大,有人测试过的结果如下: 这三种模式的不同之处如下: BIO: 一个线程处理一个请求.缺点:并发量高时,线程数较多,浪费资源. Tomc ...

  8. php-fpm 三种运行模式

    php-fpm配置 配置文件:php-fpm.conf 开启慢日志功能的: slowlog = /usr/local/var/log/php-fpm.log.slowrequest_slowlog_t ...

  9. php-fpm三种运行模式

    php-fpm配置 配置文件:php-fpm.conf 开启慢日志功能的: slowlog = /usr/local/var/log/php-fpm.log.slowrequest_slowlog_t ...

随机推荐

  1. test20190826 NOIP2019 模拟赛

    100+100+40=240.我觉得如果没做过第三题考场上却能想出来的都是神仙. 基因突变 [问题描述] 邪恶的 707 刚刚从白垩纪穿越回来,心中产生了一个念头:我要统治人类! 但是统治人类是很庞大 ...

  2. test20190802 夏令营NOIP训练18

    今天的题很有难度啊.然而我10:40才看题-- 高一学堂 在美丽的中山纪念中学里面,有一座高一学堂.所谓山不在高,有仙则名:水不在深,有龙则灵.高一学堂,因为有了yxr,就成了现在这个样子 = =. ...

  3. Homebrew 更新慢问题

    cd "$(brew --repo)" git remote set-url origin https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/hom ...

  4. if __name__ == "__main__",python主程序入口

    https://blog.csdn.net/liukai2918/article/details/79465671

  5. md5关于加密

    # 导入hashlib模块 import hashlib # 获取MD5对象 # 不加盐操作 # md5 = hashlib.md5() # 加盐操作 md5 = hashlib.md5('wenwe ...

  6. SQL Server Default Trace查看是谁对数据库进行了DDL操作

    在我们的工作中可能会遇到这样一种情形.由于数据库中某些对象被altered/created/deleted,造成我们的应用程序crash. 当我们把问题解决之后,老板可能会问发生了什么?为什么会这样? ...

  7. 浏览器URL中“#” “?” &“”作用

    1. # 10年9月,twitter改版.一个显著变化,就是URL加入了"#!"符号.比如,改版前的用户主页网址为http://twitter.com/username改版后,就变 ...

  8. 布局 Bootstrap Table的 文本内容 垂直居中

    原文:https://blog.csdn.net/peng_hong_fu/article/details/70662979 样式(注意样式优先级): #div-component-info .tab ...

  9. Processing 2.1.1 无法使用video和movie问题解决方案

    升级到2.1.1后,尝试着运行了一下sample中的video和movie,结果都报错,上网搜了一下,找到解决方法. 1. 首先来看movie的错误,如下: JNA: Callback org.gst ...

  10. CodefChef September Challenge 2019 题解

    传送门 \(CHEFK1\) 首先连出一个环和所有的自环,剩下的每次按\(n\)个一连就可以了 //quming #include<bits/stdc++.h> #define R reg ...