1.1本地模式部署

1.1.1 将压缩包解压

[root@master root]# tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/

1.1.2 创建软连接（文件名太长操作不方便，就是改个名）

[root@master local]# ln -s flink-1.9.1/ flink

.1.3 配置环境变量

[root@master local]# vim /etc/profile

文件末尾加两行：

export FLINK_HOME=/usr/local/flink
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

环境变量生效：

source /etc/profile
  • 测试：
[root@master ~]# flink --version
Version: 1.9.1, Commit ID: 4d56de8

1.1.4 启动本地模式

[root@master ~]# start-cluster.sh 

测试：
[root@master ~]# jps
15429 Jps
12823 StandaloneSessionClusterEntrypoint
13261 TaskManagerRunner

览器访问(http://master:8081）

创建一个flink java项目 flink平台搭建_zookeeper

1.1.5 关闭本地模式

[root@master ~]# stop-cluster.sh

 

1.2 standalone模式部署（在本地模式部署基础之上搭建）

1.2.1 修改flink/conf目录下的master slaves 文件(ip映射）

[root@master flink]# vim conf/masters 

master:8081

[root@master flink]# vim conf/slaves 

slave1
slave2

1.2.2修改flink/conf目录下flink-conf.yaml 文件

创建一个flink java项目 flink平台搭建_Hadoop_02

1.2.3 将配置好的flink文件同步到另外两个节点

[root@master local]# scp -r flink-1.9.1/ root@slave1:/usr/local/
[root@master local]# scp -r flink-1.9.1/ root@slave2:/usr/local/

注意点：没必要在slave上配置环境变量，我把启动脚本debug后发现，当master通过ssh免密登录到slave上启动脚本的时候，寻找的路径不是通过slave上的环境变量，而是通过master获得的路径加上固定的文件名，也就是说分发到slave上flink-1.9.1这个文件名不能改，即使改了配置了环境变量也启动不起来，我就是因为这个把启动过程的脚本debug了一边，而且其他软件的安装好像都遵循这个规则：分发过去的文件名不能改。

1.2.4 启动测试（免密登录前提必须配置好）

[root@master ~]# start-cluster.sh 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host master.
Starting taskexecutor daemon on host slave1.
Starting taskexecutor daemon on host slave2.

浏览器访问(http://master:8081）

创建一个flink java项目 flink平台搭建_flink_03

1.3 搭建HA（要求HadoopHA,YarnHA，zookeeper集群部署完成）

1.3.1 修改配置文件flink-conf.yaml,masters,slaves

##### masters
master:8081
slave1:8081
##### slaves
slave1
slave2
##### flink-conf.yaml(增加HA配置）
high-availability: zookeeper
high-availability.storageDir: hdfs:///cluster/flink/ha/  //cluster是你Hadoop高可用hdfs入口
high-availability.zookeeper.quorum: master:2181,slave1:2181,slave2:2181
high-availability.zookeeper.client.acl: open
high-availability.zookeeper.path.root: /flink
high-availability.cluster-id: /cluster_one

1.3.2 同步文件

[root@master local]# scp -r flink-1.9.1/ root@slave1:/usr/local/
[root@master local]# scp -r flink-1.9.1/ root@slave2:/usr/local/
修改slave1上的jobmanager.rpc.address= slave1

1.3.3 测试（先启动Hadoop，zookeeper集群）

[root@master ~]# start-cluster.sh 
Starting HA cluster with 2 masters.
Starting standalonesession daemon on host master.
Starting standalonesession daemon on host slave1.
Starting taskexecutor daemon on host slave1.
Starting taskexecutor daemon on host slave2.

创建一个flink java项目 flink平台搭建_flink_04

1.4 Flink on Yarn(yarn session 和 flink run 两种模式）

这只是两种启动模式，不需要进行配置，直接执行命令即可。

1.4.1 yarn session

1.4.1.1 介绍

这种方式需要先向yarn申请一块空间后，再提交作业，资源永远保持不变。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，那下一个作业才会正常提交，这种方式资源被限制在session中，不能超过，比较适合特定的运行环境或者测试环境。

1.4.1.2 启动 yarn session

1.启动开启yarn的Hadoop集群和zookeeper
2.向yarn申请一块资源：

[root@master conf]# yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm 1024 -nm test
  • 其中：

-n(–container)：TaskManager的数量。
-s(–slots)： 每个TaskManager的slot数量，默认一个slot一个core，默认每个 taskmanager的slot的个数为1，有时可以多一些taskmanager，做冗余。
-jm：JobManager的内存（单位MB)。
-tm：每个taskmanager的内存（单位MB)。
-nm：yarn 的appName(现在yarn的ui上的名字)。
-d：后台执行。

我在运行的时候查看日志文件发现三个问题，都是Hadoop中yarn-site.xml缺省配置参数：

<!--log-->
 <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
 </property>
 <property>
        <name>yarn.nodemanager.log-aggregation.roll-monitoring-interval-seconds</name>
        <value>3600</value>
 </property>
 <property>
        <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
        <value>/tmp/logs</value>
 </property>

<property>
 <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
 <value>16384</value>
</property>
<property>
 <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
 <value>1024</value>
</property>
<property>
 <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
 <value>16384</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

注意点：如果配置完还出现问题，你的yarn-site.xml中resourcemanager可能设置在了主节点，新开的服务都在这个节点运行，内存爆了，把resourcemanager设置在其他节点，或者增大主节点的内存。

启动后的进程：

---------{ master  }----------------------------------------
6564 NameNode
98756 FlinkYarnSessionCli
8005 DFSZKFailoverController
99655 Jps
9289 ResourceManager
6937 JournalNode
7631 QuorumPeerMain
---------{ slave1  }----------------------------------------
79955 YarnSessionClusterEntrypoint
5669 DFSZKFailoverController
4438 JournalNode
4264 DataNode
4665 NodeManager
80381 Jps
5054 QuorumPeerMain
4143 NameNode
5903 ResourceManager
---------{ slave2  }----------------------------------------
74833 Jps
4819 QuorumPeerMain
4230 JournalNode
4428 NodeManager
4060 DataNode

注意点：FlinkYarnSessionCli只有在前台运行的时候不会关闭，加了-d后台启动完成后这个进程就会关闭。YarnSessionClusterEntrypoint会和ResourceManager在同一个节点启动，如果这些服务在一个节点启动，内存得2.5g以上。

浏览器访问http://master:8088

创建一个flink java项目 flink平台搭建_创建一个flink java项目_05

1.4.2 flink run

1.4.2.1 介绍

这种方式的好处是一个任务会对应一个job,即没提交一个作业会根据自身的情况，向yarn申请资源，直到作业执行完成，并不会影响下一个作业的正常运行，除非是yarn上面没有任何资源的情况下。一般生产环境是采用此种方式运行。这种方式就需要确保集群资源足够。

flink run的HA运用的是standalone里的配置信息，所以不需要再配

1.4.2.2 启动 flink run

flink run -m yarn-cluster -yn 2 -c 类名 -d 包名 参数

常用的配置有： 
● -yn,--yarncontainer <arg> Number of Task Managers 
● -yqu,--yarnqueue <arg> Specify YARN queue. 
● -ys,--yarnslots <arg> Number of slots per TaskManager

1.5 Yarn session HA(前提： Yarn HA)

1.5.1 修改yarn-site.xml

<property> 
<name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name> 
<value>4</value> 
<description>配置提交的应用程序最大的尝试的次数 </description> 
</property>

1.5.2 修改flink-conf.yaml

high-availability: zookeeper high-availability.zookeeper.quorum: master:2181, slave1:2181, slave2:2181 
high-availability.storageDir: hdfs://cluster/flink/ha-yarn 
high-availability.zookeeper.path.root: /flink-yarn
yarn.application-attempts: 4

1.5.3 同步文件

[root@master local]# scp -r flink-1.9.1/ root@slave1:/usr/local/
[root@master local]# scp -r flink-1.9.1/ root@slave2:/usr/local/
修改slave1上的jobmanager.rpc.address= slave1