flink yarn模式对zookeeper的依赖 flink on yarn

简介: 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 集群运行。

1.为什么使用Flink On Yarn?

• 1）、Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率
• 2）、Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业
• 3）、基于Yarn调度系统，能够自动化地处理各个角色的 Failover(容错)
  当应用程序（MR、Spark、Flink）运行在YARN集群上时，可以实现容灾恢复。

当Flink on YARN 运行时，有如下特点：

• 1）、JobManager 进程和 TaskManager 进程都由 Yarn NodeManager 监控；

JobManager和TaskManager都是运行NodeManager容器Contanier中

• 2）、如果 JobManager 进程异常退出，则 Yarn ResourceManager 会重新调度 JobManager到其他机器；
• 3）、如果 TaskManager 进程异常退出，JobManager 会收到消息并重新向 YarnResourceManager 申请资源，重新启动 TaskManager；

Flink如何与Yarn进行交互:(面试必备)

• 1）、Client上传jar包和配置文件到HDFS集群上；
• 2）、Client向Yarn ResourceManager提交任务并申请资源；

• Flink Client上传完成jar包和配置文件以后，再向RM提交任务；此时RM，在NodeManager上启动容器，运行JobManager（进程），此时相当于AppMaster。

• 3）、ResourceManager分配Container资源并启动ApplicationMaster，然后AppMaster加载Flink的
  Jar包和配置构建环境，启动JobManager；

• JobManager和ApplicationMaster运行在同一个container上；
• 一旦他们被成功启动，AppMaster就知道JobManager的地址(AM它自己所在的机器)；
• 它就会为TaskManager生成一个新的Flink配置文件(他们就可以连接到JobManager)；这
  个配置文件也被上传到HDFS上；
• 此外，AppMaster容器也提供了Flink的web服务接口；
• YARN所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

• 4）、ApplicationMaster向ResourceManager申请工作资源，NodeManager加载Flink的Jar包和配置
  构建环境并启动TaskManager
• 5）、TaskManager启动后向JobManager发送心跳包，并等待JobManager向其分配任务

2. Flink on Yarn 的两种运行方式

简介: 当将Flink 程序运行在YARN 集群上时，有2种方式：Sesssion会话模式和Job 分离模式。

Session会话模式:

• 在YARN集群上启动【Flink Standalone 集群：运行1个JobManager和多个TaskManager】，可以提交多个Job 执行。
• 此时，JobManager还是TaskManager，都是运行NodeManager Contanier容器中，以JVM 进程方式运行
• 此外，提交每个Flink Job执行时，找的就是JobManager（AppMaster），找运行在YARN上应用ID

1: 在yarn上启动一个Flink 会话:  启动过后就可以访问Yarn的WEBUI了

[root@node1 ~]# /export/server/flink/bin/yarn-session.sh -d -jm 1024 -tm 1024 -s 2

JobManager Web Interface: http://node2.itcast.cn:38827
2021-03-03 15:26:23,635 INFO  org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli                 - The Flink YARN session cluster has been started in detached mode. In order to stop Flink gracefully, use the following command:
$ echo "stop" | ./bin/yarn-session.sh -id application_1614756061094_0002
If this should not be possible, then you can also kill Flink via YARN's web interface or via:
$ yarn application -kill application_1614756061094_0002

2: 使用`flink run`提交任务: 通过YARN任务界面上方的ApplicationMaster可以进入Flink的管理界面

[root@node1 ~]# more /tmp/.yarn-properties-root 
#Generated YARN properties file
#Wed Mar 03 15:26:23 CST 2021
dynamicPropertiesString=
applicationID=application_1614756061094_0002
[root@node1 ~]# 
[root@node1 ~]# 
[root@node1 ~]# /export/server/flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar --input hdfs://node1.itcast.cn:8020/wordcount/input

3: 关闭`yarn-session`

方法1: echo "stop" | /export/server/flink/bin/yarn-session.sh -id application_1614756061094_0002

方法2: yarn application -kill application_1614756061094_0002

Job 分离模式:

每个Flink Job运行在YARN集群上时，都会运行Flink Standalone集群，执行每个Job中Task任务。

1: Job分离模式: `直接提交job`  

/export/server/flink/bin/flink run \
-m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 \
/export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar

统一访问 Yarn集群的webUI界面 8088

执行Flink任务时各个参数查看: [root@node1 flink]# bin/flink --help