欢送拜访我的GitHub

https://github.com/zq2599/blog_demos

内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，波及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

本文是《Flink on Yarn三部曲》系列的终篇，先简略回顾后面的内容：

  1. 《Flink on Yarn三部曲之一：筹备工作》：筹备好机器、脚本、安装包；
  2. 《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》：实现CDH和Flink部署，并在治理页面做好相干的设置；

当初Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实际提交Flink工作到Yarn执行；

全文链接

  1. 《Flink on Yarn三部曲之一：筹备工作》
  2. 《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》
  3. 《Flink on Yarn三部曲之三：提交Flink工作》

两种Flink on YARN模式

实际之前，对Flink on YARN先简略理解一下，如下图所示，Flink on Yarn在应用的时候分为两种模式，<font color="blue">Job Mode</font>和<font color="blue">Session Mode</font>：

<font color="blue">Session Mode</font>：在YARN中提前初始化一个Flink集群，当前所有Flink工作都提交到这个集群，如下图：

<font color="blue">Job Mode</font>：每次提交Flink工作都会创立一个专用的Flink集群，工作实现后资源开释，如下图：

接下来别离实战这两种模式；

筹备实战用的数据(CDH服务器)

接下来提交的Flink工作是经典的WordCount，先在HDFS中筹备一份文本文件，前面提交的Flink工作都会读取这个文件，统计外面每个单词的数字，筹备文本的步骤如下：

  1. SSH登录CDH服务器；
  2. 切换到hdfs账号：<font color="blue">su - hdfs</font>
  3. 下载实战用的txt文件：
wget https://github.com/zq2599/blog_demos/blob/master/files/GoneWiththeWind.txt
  1. 创立hdfs文件夹：<font color="blue">hdfs dfs -mkdir /input</font>
  2. 将文本文件上传到/input目录：<font color="blue">hdfs dfs -put ./GoneWiththeWind.txt /input</font>

筹备工作实现，能够提交工作试试了。

Session Mode实战

  1. SSH登录CDH服务器；
  2. 切换到hdfs账号：<font color="blue">su - hdfs</font>
  3. 进入目录：<font color="blue">/opt/flink-1.7.2/</font>
  4. 执行如下命令创立Flink集群，<font color="red">-n</font>参数示意TaskManager的数量，<font color="red">-jm</font>示意JobManager的内存大小，<font color="red">-tm</font>示意每个TaskManager的内存大小：
./bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024
  1. 创立胜利后，控制台输入如下图，留神红框中的提醒，表明能够通过38301端口拜访Flink：

  1. 浏览器拜访CDH服务器的38301端口，可见Flink服务曾经启动：

  1. 浏览器拜访CDH服务器的8088端口，可见YARN的Application(即Flink集群)创立胜利，如下图，红框中是工作ID，稍后完结Application的时候会用到此ID：

  1. 再开启一个终端，SSH登录CDH服务器，切换到hdfs账号，进入目录：<font color="blue">/opt/flink-1.7.2</font>
  2. 执行以下命令，就会提交一个Flink工作（安装包自带的WordCount例子），并指明将后果输入到HDFS的<font color="blue">wordcount-result.txt</font>文件中：
bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar \-input hdfs://192.168.50.134:8020/input/GoneWiththeWind.txt \-output hdfs://192.168.50.134:8020/wordcount-result.txt
  1. 执行结束后，控制台输入如下：

  1. flink的WordCount工作后果保留在hdfs，咱们将后果取出来看看：<font color="blue">hdfs dfs -get /wordcount-result.txt</font>
  2. vi关上wordcount-result.txt文件，如下图，可见工作执行胜利，指定文本中的每个单词数量都统计进去了：

  1. 浏览器拜访Flink页面(CDH服务器的38301端口)，也能看到工作的详细情况：

  1. 销毁这个Flink集群的办法是在控制台执行命令：<font color="blue">yarn application -kill application_1580173588985_0002</font>


Session Mode的实战就实现了，接下来咱们来尝试Job Mode；

Job Mode

  1. 执行以下命令，创立一个Flink集群，该集群只用于执行参数中指定的工作(wordCount.jar)，后果输入到hdfs的wordcount-result-1.txt文件：
bin/flink run -m yarn-cluster \-yn 2 \-yjm 1024 \-ytm 1024 \./examples/batch/WordCount.jar \-input hdfs://192.168.50.134:8020/input/GoneWiththeWind.txt \-output hdfs://192.168.50.134:8020/wordcount-result-1.txt
  1. 控制台输入如下，表明工作执行实现：

  1. 如果您的内存和CPU核数富余，能够立刻执行以下命令再创立一个Flink集群，该集群只用于执行参数中指定的工作(wordCount.jar)，后果输入到hdfs的<font color="blue">wordcount-result-2.txt</font>文件：
bin/flink run -m yarn-cluster \-yn 2 \-yjm 1024 \-ytm 1024 \./examples/batch/WordCount.jar \-input hdfs://192.168.50.134:8020/input/GoneWiththeWind.txt \-output hdfs://192.168.50.134:8020/wordcount-result-2.txt
  1. 在YARN治理页面可见工作曾经完结：

  1. 执行命令<font color="blue">hdfs dfs -ls /</font>查看后果文件，曾经胜利生成：

  1. 执行命令<font color="blue">hdfs dfs -get /wordcount-result-1.txt</font>下载后果文件到本地，检查数据失常；
  2. 至此，Flink on Yarn的部署、设置、提交都实际实现，《Flink on Yarn三部曲》系列也完结了，如果您也在学习Flink，心愿本文可能给您一些参考，也建议您依据本身状况和需要，批改ansible脚本，搭建更适宜本人的环境；

欢送关注公众号：程序员欣宸

微信搜寻「程序员欣宸」，我是欣宸，期待与您一起畅游Java世界...
https://github.com/zq2599/blog_demos