实现海豚调度 Flink on YARN 提交任务的步骤
引言
在大数据开发过程中，Apache Flink 是一个流处理和批处理的框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器。结合海豚调度（DolphinScheduler），我们可以方便地调度和管理 Flink 任务。本篇文章将详细介绍如何使用海豚调度提交 Flink 任务至 YARN。
流程概述
提交任务的整体流程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 1. 准备环境 | 配置 Flink 和 YARN 环境 |
| 2. 编写 Flink 程序 | 开发需要运行的 Flink 程序 |
| 3. 创建海豚调度任务 | 在海豚调度中创建一个 Flink 任务 |
| 4. 配置任务参数 | 为海豚调度任务配置运行参数 |
| 5. 提交任务至 YARN | 使用海豚调度提交任务到 YARN |
| 6. 监控和管理任务 | 在海豚调度平台上监控任务状态和日志 |
journey
title Flink on YARN 提交任务流程
section 准备工作
准备环境: 5: Me → 环境配置
section 开发阶段
编写 Flink 程序: 4: Me → 程序开发
创建海豚调度任务: 3: Me → 创建任务
配置任务参数: 2: Me → 参数配置
section 提交与监控
提交任务至 YARN: 5: Me → 提交任务
监控和管理任务: 4: Me → 查看状态
步骤详解
1. 准备环境
在使用 Flink 和 YARN 之前，需要确保已安装并配置好这两个组件。以下是配置环境的一些简要步骤：
- 安装 JDK：确保安装了 Java (JDK 1.8+)
- 安装 YARN：配置 YARN 管理器
- 安装 Flink：下载并解压 Flink，配置
flink-conf.yaml
2. 编写 Flink 程序
下面是一个简单的 Flink Java 程序示例：
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
public class MyFlinkJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建流执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建数据流并进行映射处理
DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Integer> counts = text.map(new MapFunction<String, Integer>() {
@Override
public Integer map(String value) {
// 返回输入文本的长度
return value.length();
}
});
// 打印结果
counts.print();
// 执行程序
env.execute("Flink Socket WordCount");
}
}
代码解析
StreamExecutionEnvironment：创建 Flink 流执行环境。socketTextStream：从指定的 Socket 端口读取数据流。map：对数据流中的每一个元素进行处理。execute：执行 Flink 程序。
3. 创建海豚调度任务
在海豚调度平台上创建一个新任务。在左侧菜单中选择“任务管理”，然后点击“新建任务”。
示例创建步骤：
- 输入任务名称，例如
MyFlinkJob. - 选择任务类型为 Flink.
- 提交任务代码：将上面编写的 Flink 程序的 jar 包上传到海豚调度的任务配置中。
4. 配置任务参数
在任务配置界面，配置相应的参数包括：
- YARN 资源配置：例如内存和 CPU 核心数
- Flink 运行模式：选择
Cluster和Client模式 - 程序 jar 包路径：指向上传的 jar 包
5. 提交任务至 YARN
一旦所有配置完成，点击“提交”按钮提交任务。在海豚调度中可以看到任务的运行状态，同时可以查看运行中的日志。
6. 监控和管理任务
通过海豚调度的管理控制台，可以监控任务的执行状态、查看日志和执行详情， 如果有任何失败或异常，可以在故障自诊断模块中查看具体的错误日志进行处理。
结尾
通过上述步骤，你应该能成功实现使用海豚调度在 YARN 上提交 Flink 任务的流程。希望这篇指南能够帮助你快速上手，并在实际开发中灵活应用。无论是在环境配置、程序编写还是任务调度方面，都是厘清了过程要点，希望你能在大数据开发的路上越走越远！
