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1、standalone cluster 部署
flink 的集群也是主从架构。主是 jobManager,, 从事 taskManager。
布局：
ip 服务形容 192.168.216.111jobManager、taskManager192.168.216.112taskManager192.168.216.113taskManager
1、下载
2、解压
[root@hadoop01 local]# tar -zxvf /home/flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/
[root@hadoop01 local]# cd ./flink-1.9.1/
3、配置环境变量
export FLINK_HOME=/usr/local/flink-1.9.1/export
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZK_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$KAFKA_HOME/bin:$FLINK_HOME/bin:
4、刷新环境变量
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# source /etc/profile
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# which flink
5、集群配置
配置三个配置文件
-rw-r–r–. 1 yarn games 10327 Jul 18 2019 flink-conf.yaml
-rw-r–r–. 1 yarn games 15 Jul 15 2019 masters-rw
-r–r–. 1 yarn games 10 Jul 15 2019 slaves
配置 flink-conf.yaml：
批改几个中央：
jobmanager.rpc.address: hadoop01
rest.port: 8081
rest.address: hadoop01
配置 masters：
hadoop01:8081
配置 slaves：
hadoop01
hadoop02
hadoop03
6、散发到别的服务器
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# scp -r ../flink-1.9.1/ hadoop02:/usr/local/
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# scp -r ../flink-1.9.1/ hadoop03:/usr/local/ 并配置好其余服务器的环境变量。。。。。。
7、启动集群
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# start-cluster.sh
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# jps2080 ResourceManager1684 NameNode5383 StandaloneSessionClusterEntrypoint1803 DataNode2187 NodeManager5853 TaskManagerRunner 拜访 web：http://hadoop01:8081/#/overview
8、运行作业
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# flink run ./examples/batch/WordCount.jar
–input /home/words –output /home/1907/out/02Starting execution of programProgram execution finishedJob with JobID dd30661b01cc6f663fe22dab7d7ef542 has finished.Job Runtime: 6432 ms
查看后果：
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# cat /home/1907/out/02
生产中：
1、jobmamager 配置到独自服务器即可，，，自身应用不了多少内存。
2、taskmamager 配置多台服务器，内存短缺，可能满足业务即可。
2、standalone cluster HA 部署基于 standalone cluster 集群降级部署。
1、批改配置：
flink-conf.yamlhigh-availability: zookeeperhigh-availability.zookeeper.quorum: hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181high-availability.zookeeper.path.root: /flinkhigh-availability.cluster-id: /cluster_flinkhigh-availability.storageDir: hdfs://hadoop01:9000/flink/recovery
2、批改配置：
mastershadoop01:8081hadoop02:8081
3、启动集群
启动程序：先启动 zk 和 hdfs、再启动 flink。
拷贝 hdfs 的依赖包：[root@hadoop01 ~]# cp /home/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar /usr/local/flink-1.9.1/lib/[root@hadoop01 ~]# scp /home/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar hadoop02:/usr/local/flink-1.9.1/lib/[root@hadoop01 ~]# scp /home/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar hadoop03:/usr/local/flink-1.9.1/lib/ 启动集群：[root@hadoop01 ~]# start-cluster.sh
4、测试提交作业：
[root@hadoop01 ~]# flink run /usr/local/flink-1.9.1/examples/batch/WordCount.jar –input /home/words –output /home/out/fl00
后果：
[root@hadoop01 ~]# cat /home/out/fl001813 4gp1813 3hello 2hi 1
5、并测试 HA 的切换：
通过 log 查看 leader 还是 standby
状态：hadoop01 的日志
由上能够看出 hadoop01 是 leader。也就是 active 状态。hadoop02 的日志
hadoop02 的日志没有 leadership 标识，也就是为 standby 状态。手动杀死 hadoop01 激活状态的 jobmanager：
[root@hadoop01 ~]# jps3840 TaskManagerRunner2454 NodeManager1959 NameNode3385 StandaloneSessionClusterEntrypoint1802 QuorumPeerMain4026 Jps2092 DataNode2350 ResourceManager
[root@hadoop01 ~]# kill -9 3385 ## 或者应用 jobmanager.sh stop 再次查看 hadoop02 的 log：
显示 hadoop02 为 leader 状态。测试是否能跑作业：
后果查看：
6、重启 hadoop01 的 jobmanager：
[root@hadoop01 flink-1.9.1]# jobmanager.sh startStarting standalonesession daemon on host hadoop01.[root@hadoop01 flink-1.9.1]# jps3840 TaskManagerRunner5408 StandaloneSessionClusterEntrypoint 查看 hadoop01 的日志状态:
没有那个受权 leader 信息，代表就是一个 standby 状态咯。HA 的失常切换性能就能够咯。到此为之，咱们的 local 模式、standalone cluster 和 standalone cluster HA 部署实现。
