使用Flink在YARN上运行SQL作业及其依赖

Apache Flink是一个用于有状态流处理的开源流处理框架，它提供了SQL API用于方便地进行数据处理和分析。在生产环境中，我们经常需要在YARN上运行Flink SQL作业，并且这些作业可能会有一些依赖需要处理。本文将介绍如何在YARN上运行Flink SQL作业以及如何处理作业的依赖。

1. 准备工作

在开始之前，确保你已经完成以下几个准备工作：

  • 安装并配置好Apache Flink和YARN
  • 将所有需要的依赖打包成jar包，并放在可访问的路径下

2. 在YARN上运行Flink SQL作业

首先，我们需要编写一个Flink SQL作业的代码，可以通过Flink SQL CLI或者程序化的方式进行。接下来，我们通过Flink命令行工具提交这个作业到YARN上运行。

flink run -m yarn-cluster -yn 2 -ynm jobName -ys 4 -yjm 2048m -ytm 4096m -c com.example.MyJob /path/to/your/jarFile.jar

在上面的命令中：

  • -m yarn-cluster 表示在YARN集群上运行Flink作业
  • -yn 2 表示作业需要2个YARN容器
  • -ynm jobName 表示作业的名称
  • -ys 4 表示作业的Slot数量
  • -yjm 2048m 表示作业的JobManager堆内存
  • -ytm 4096m 表示作业的TaskManager堆内存
  • -c com.example.MyJob 表示作业的主类
  • /path/to/your/jarFile.jar 表示作业的jar包路径

3. 处理作业的依赖

有时候，我们的Flink SQL作业可能会有一些依赖需要在运行时加载。这时，我们需要将这些依赖打包成jar包，并在作业提交时进行指定。

flink run -m yarn-cluster -yn 2 -ynm jobName -ys 4 -yjm 2048m -ytm 4096m -c com.example.MyJob --jarDependency /path/to/dependencyJar.jar /path/to/your/jarFile.jar

在上面的命令中，--jarDependency /path/to/dependencyJar.jar 表示指定了作业的依赖jar包路径。

4. 示例

下面是一个示例的Flink SQL作业代码：

CREATE TABLE sensor (
    id STRING,
    ts BIGINT,
    temp DOUBLE
) WITH (
    'connector' = 'filesystem',
    'path' = 'hdfs://path/to/your/data',
    'format' = 'csv'
);

SELECT id, COUNT(id) FROM sensor GROUP BY id;

5. 关系图

下面是一个简单的Flink SQL作业的关系图：

erDiagram
    SENSOR ||--o| ID : PK
    SENSOR ||--o| TS
    SENSOR ||--o| TEMP

6. 总结

本文介绍了如何在YARN上运行Flink SQL作业及其依赖的处理方法。通过使用Flink命令行工具，我们可以方便地在YARN上提交和运行Flink SQL作业。同时，我们也学习了如何处理作业的依赖，以确保作业的正常运行。希望这篇文章对你有所帮助！