Flink on YARN 搭建5节点集群

概述

在本文中，我们将介绍如何使用 Apache Flink 和 Apache Hadoop YARN 搭建一个包含5个节点的 Flink 集群。Flink 是一个用于大规模数据处理的分布式流处理和批处理框架，而 YARN 是 Hadoop 的资源管理系统，可以用于在集群上运行各种分布式应用程序。

准备工作

在开始之前，确保你已经完成以下准备工作：

  1. 安装并配置好 Java 和 Maven。
  2. 安装并配置好 Apache Hadoop。
  3. 下载并解压 Apache Flink。

步骤

下表展示了搭建 Flink on YARN 5节点集群的步骤：

步骤 动作
步骤1 配置 Flink
步骤2 配置 YARN
步骤3 启动 Hadoop
步骤4 启动 YARN
步骤5 启动 Flink

接下来，让我们逐步介绍每个步骤需要做什么以及相应的代码和注释。

步骤1：配置 Flink

首先，需要在 Flink 的配置文件中指定 YARN 作为资源管理器。打开 Flink 的 flink-conf.yaml 文件并进行以下配置：

# 使用 YARN 作为资源管理器
yarn.deploy-mode: cluster
yarn.application.name: flink-on-yarn-cluster
yarn.slot: 5
yarn.queue: default

在上面的配置中，yarn.deploy-mode 指定使用 YARN 作为资源管理器，yarn.application.name 是应用程序的名称，yarn.slot 是可用的插槽数量，yarn.queue 是 YARN 的队列名称。

步骤2：配置 YARN

接下来，需要在 YARN 的配置文件中进行一些修改。打开 YARN 的 yarn-site.xml 文件并进行以下配置：

<!-- 设置 YARN 可用的内存和 CPU 核数 -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
  <value>4096</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
  <value>1024</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
  <value>6144</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
  <value>4</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
  <value>1</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
  <value>16</value>
</property>

上述配置中，yarn.nodemanager.resource.memory-mb 和 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 配置了可用的内存范围，yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 和 yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores、yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 配置了可用的 CPU 核数范围。

步骤3：启动 Hadoop

在启动 YARN 之前，需要先启动 Hadoop。执行以下命令启动 Hadoop：

$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

这将启动 Hadoop 分布式文件系统（DFS）。

步骤4：启动 YARN

接下来，启动 YARN 资源管理器和节点管理器。执行以下命令启动 YARN：

$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

这将启动 YARN 资源管理器和节点管理器。

步骤5：启动 Flink

最后，启动 Flink 集群。执行以下命令启动 Flink：

$FLINK_HOME/bin/yarn-session.sh -n 5 -jm 1024m -tm 1024m

上述命令中，-n 指定了需要启动的 TaskManager 数量，-jm 和 -tm 分别指定了 JobManager 和 TaskManager 的内