2018年11月30日 00:07:41 Xlucas 阅读数:74
 
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/paicMis/article/details/84642263

安装环境信息

flink-1.6.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
hadoop-2.7.5
java 1.8
zookeeper 3.4.6
os:centos 6.4
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

1、下载
直接去flink的社区下载就可以了。http://flink.apache.org/downloads.html
2、解压

 tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
  • 1

3、修改环境变量 ~.bash_profile

export FLINK_HOME=/opt/flink-1.6.2
export PATH=$FLINK_HOME/bin:$PATH
  • 1
  • 2

4、修改flink-conf.yaml配置文件,先配置一个简单版本,standalone的模式

Hadoop的nameservice
jobmanager.rpc.address: cdh1
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.heap.size: 1024m
taskmanager.heap.size: 1024m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 4
parallelism.default: 12
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7

5、修改slaves和masters2个文件,用来配置taskManager和JobManager信息

[hadoop@cdh1 conf]$ cat slaves
cdh2
cdh3
cdh4
cdh5
[hadoop@cdh1 conf]$ cat masters
cdh1:8081
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7

6、将flink安装所有信息已经环境信息同步到其他机器上面,这里有几台机器就要执行几次

scp .bash_profile hadoop@cdh3:~/.bash_profile
scp -r ./flink-1.6.2 hadoop@cdh3:/opt/
  • 1
  • 2

7、启动flink
[hadoop@cdh1 bin]$ ./start-cluster.sh
8、启动完成已经我们可以用jps。分别可以看到JobManager和TaskManager的2个进程

[hadoop@cdh1 bin]$ jps
3866 StandaloneSessionClusterEntrypoint
[hadoop@cdh2 ~]$ jps
3534 TaskManagerRunner
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

8、登录JobManager的地址查看ui http://192.168.18.160:8081

已经表示搭建完成了,现在我们开始验证一下集群

使用start-scala-shell.sh来验证
${FLINK_HOME}/bin/start-scala-shell.sh是flink提供的交互式clinet,可以用于代码片段的测试,方便开发工作,它有两种启动方式,一种是工作在本地,另一种是工作到集群。本例中因为机器连接非常方便,就直接使用集群进行测试,在开发中,如果集群连接不是非常方便,可以连接到本地,在本地开发测试通过后,再连接到集群进行部署工作。如果程序有依赖的jar包,则可以使用 -a <path/to/jar.jar> 或 --addclasspath <path/to/jar.jar>参数来添加依赖。

1.本地连接

${FLINK_HOME}/bin/start-scala-shell.sh local
  • 1

2.集群连接

${FLINK_HOME}/bin/start-scala-shell.sh remote <hostname> <portnumber>
  • 1

3.带有依赖包的格式

${FLINK_HOME}/bin/start-scala-shell.sh [local|remote<host><port>] --addclasspath<path/to/jar.jar>
  • 1

4.查看帮助

${FLINK_HOME}/bin/start-scala-shell.sh --help

[hadoop@cdh2 bin]$ ./start-scala-shell.sh --help
Flink Scala Shell
Usage: start-scala-shell.sh [local|remote|yarn] [options] <args>... Command: local [options]
Starts Flink scala shell with a local Flink cluster
-a, --addclasspath <path/to/jar>
Specifies additional jars to be used in Flink
Command: remote [options] <host> <port>
Starts Flink scala shell connecting to a remote cluster
<host> Remote host name as string
<port> Remote port as integer -a, --addclasspath <path/to/jar>
Specifies additional jars to be used in Flink
Command: yarn [options]
Starts Flink scala shell connecting to a yarn cluster
-n, --container arg Number of YARN container to allocate (= Number of TaskManagers)
-jm, --jobManagerMemory arg
Memory for JobManager container
-nm, --name <value> Set a custom name for the application on YARN
-qu, --queue <arg> Specifies YARN queue
-s, --slots <arg> Number of slots per TaskManager
-tm, --taskManagerMemory <arg>
Memory per TaskManager container
-a, --addclasspath <path/to/jar>
Specifies additional jars to be used in Flink
--configDir <value> The configuration directory.
-h, --help Prints this usage text
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31

我们 使用集群模式去验证

[hadoop@cdh1 bin]$ ./start-scala-shell.sh remote 192.168.18.160 8081
  • 1

运行如下案例代码

Scala> val text = benv.fromElements(
"To be, or not to be,--that is the question:--",
"Whether 'tis nobler in the mind to suffer",
"The slings and arrows of outrageous fortune",
"Or to take arms against a sea of troubles,")
Scala> val counts = text
.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") }
.map { (_, 1) }.groupBy(0).sum(1)
Scala> counts.print()
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9

运行结果

web url也可以看到详细的信息

遇到异常情况:
我们这边是因为安装了Scala导致通信失败,将Scala的环境信息去掉就可以了。具体问题还不是很清楚,待后续查明白。

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:94)
at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:58)
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:745)
2018-11-19 01:49:52,298 INFO org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph
- Job Socket Window WordCount (8b38f995aa8e61fd520b61e0888ecd46) switched from state RUNNING to FAILING.
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:94)
at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:58)
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)

Flink部署-standalone模式的更多相关文章

  1. Standalone模式下,通过Systemd管理Flink1.11.1的启停及异常退出

    Flink以Standalone模式运行时,可能会发生jobmanager(以下简称jm)或taskmanager(以下简称tm)异常退出的情况,我们可以使用Linux自带的Systemd方式管理jm ...

  2. Flink JobManager HA模式部署(基于Standalone)

    参考文章:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/setup/jobmanager_high_availability. ...

  3. flink部署操作-flink standalone集群安装部署

    flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实 ...

  4. Spark运行模式与Standalone模式部署

    上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况,这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署: Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模 ...

  5. Spark部署三种方式介绍:YARN模式、Standalone模式、HA模式

    参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7 ...

  6. Spark安装部署(local和standalone模式)

    Spark运行的4中模式: Local Standalone Yarn Mesos 一.安装spark前期准备 1.安装java $ sudo tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64 ...

  7. Flink架构分析之Standalone模式启动流程

    概述 FLIP6 对Flink架构进行了改进,引入了Dispatcher组件集成了所有任务共享的一些组件:SubmittedJobGraphStore,LibraryCacheManager等,为了保 ...

  8. 【Spark】Spark的Standalone模式安装部署

    Spark执行模式 Spark 有非常多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则执行在集群中,眼下能非常好的执行在 Yarn和 Mesos 中.当然 Spark 还有自带的 St ...

  9. spark运行模式之二:Spark的Standalone模式安装部署

    Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Stan ...

随机推荐

  1. Node.js模块导入导出

    这篇文章本来是想模块导入导出和事件循环一起写的,但是感觉一起写的话会太长了,所以就分开两篇文章写吧.下一篇会重点介绍一下js中的事件循环,js代码到底是以何种顺序去执行的呢?我相信你看懂了事件循环再去 ...

  2. 使用cmd查看电脑连接过的wifi密码(二)

    上次写了一个查看wifi的bat文件(https://www.cnblogs.com/feiquan/p/9823402.html),发现有个问题就没法保存到记事本,而且还要处理不同的系统语言,这次重 ...

  3. Review: Basic Knowledge about SQL

    非原创,转自Github:enochtangg/quick-SQL-cheatsheet SQL 语句用法的速查表. 内容 查找数据的查询 修改数据的查询 聚合查询 连接查询 视图查询 修改表的查询 ...

  4. LeetCode算法题-Maximum Average Subarray I(Java实现)

    这是悦乐书的第278次更新,第294篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第146题(顺位题号是643).给定由n个整数组成的数组,找到具有最大平均值的长度为k的 ...

  5. Nginx Mac笔记

    安装 brew install nginx 可能出现问题: Error: /usr/local is not writable. You should change the ownership and ...

  6. 【English】20190328

    Emotions情绪 [ɪ'moʊʃənz]  Run Your Life for Teens影响你的青少年生活[ti:nz] Don't Let Your Emotions Run Your Lif ...

  7. Java Api Consumer 连接启用Kerberos认证的Kafka

    java程序连接到一个需要Kerberos认证的kafka集群上,消费生产者生产的信息,kafka版本是2.10-0.10.0.1: Java程序以maven构建,(怎么构建maven工程,可去问下度 ...

  8. JavaScript 函数闭包的应用

    一.模仿块级作用域 JavaScript 没有块级作用域的概念,那么可以模拟像java中将很多变量私有化封装起来,保护数据,防止数据泄漏,封装细节,这样安全性和可控性更高 function box(c ...

  9. Linux学习笔记(一)----Ubuntu下的apt命令

    一.原理与目录 先介绍几个和apt-get相关的目录: /var/lib/dpkg/available文件的内容是软件包的描述信息, 该软件包括当前系统所使用的 Debian 安装源中的所有软件包,其 ...

  10. 步步深入:MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序(转)

    文章转自   http://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html https://www.cnblogs.com/cuisi/p/7685893.html