Hadoop对flink任务进行调控

Hadoop对Flink任务进行调控

简介

Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的开源软件框架，而Flink是一个用于流式处理和批处理的开源计算框架。本文将介绍如何使用Hadoop对Flink任务进行调控，以实现更高效的数据处理。

背景

在大规模数据处理过程中，通常需要将数据存储在分布式文件系统中，而Hadoop正是一个提供了分布式文件系统HDFS的框架。Flink可以利用Hadoop的HDFS作为数据源或数据输出，同时也可以利用Hadoop的资源调度器YARN来管理任务的调度和资源分配。

使用Hadoop的HDFS作为数据源

Flink可以通过Hadoop的HDFS作为数据源，读取数据进行处理。下面是一个使用Flink读取HDFS文件的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class HDFSReader {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // HDFS文件路径
        String hdfsPath = "hdfs://localhost:9000/input.txt";

        // 读取HDFS文件，并进行单词统计
        DataStream<String> lines = env.readTextFile(hdfsPath);
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = lines
                .flatMap(new Tokenizer())
                .keyBy(0)
                .sum(1);

        wordCounts.print();

        env.execute("HDFS Reader");
    }

    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
            // 将输入字符串按空格分割成单词，并输出<单词, 1>的键值对
            String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
            for (String word : words) {
                if (word.length() > 0) {
                    out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                }
            }
        }
    }
}

上述代码中，首先创建了一个StreamExecutionEnvironment对象，用于设置执行环境。然后，通过readTextFile方法读取HDFS文件，得到一个DataStream<String>对象。接着，通过flatMap操作将每行字符串切分成单词，并将每个单词映射为<单词, 1>的键值对。最后，使用keyBy和sum操作对单词进行统计，并将结果打印出来。

使用Hadoop的YARN进行任务调度

Flink可以利用Hadoop的YARN进行任务的调度和资源的分配。下面是一个使用YARN进行任务调度的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class YARNJobScheduler {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置使用YARN进行任务调度
        env.setParallelism(2);
        env.setJobManagerHost("yarn-cluster");

        // 读取输入流，并进行单词统计
        DataStream<String> lines = env.socketTextStream("localhost", 9999);
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = lines
                .flatMap(new Tokenizer())
                .keyBy(0)
                .sum(1);

        wordCounts.print();

        env.execute("YARN Job Scheduler");
    }

    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
            // 将输入字符串按空格分割成单词，并输出<单词, 1>的键值对
            String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
            for (String word : words) {
                if (word.length() > 0) {
                    out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                }
            }
        }
    }
}

上述代码中，首先创建了一个StreamExecutionEnvironment对象，用于设置执行环境。然后，通过setParallelism方法设置任务的并行度，通过setJobManagerHost方法设置JobManager的地址