flinkstandalone集群安装部署

flink集群安装部署

standalone集群模式

必须依赖必须的软件JAVA_HOME配置flink安装配置flink启动flink添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群

必须依赖

必须的软件

flink运行在所有类unix环境中，例如：linux、mac、或者cygwin，并且集群由一个master节点和一个或者多个worker节点。在你开始安装系统之前，确保你有在每个节点上安装以下软件。

java 1.8.x或者更高ssh

如果你的集群没有这些软件，你需要安装或者升级他们。注意：一般linux服务器上都有ssh，但是java是需要自己安装的。

在集群的所有节点上需要配置SSH免密码登录。

JAVA_HOME配置

flink需要在集群的所有节点(master节点和worker节点)配置JAVA_HOME，指向安装在机器上的java。

你可以在这个文件中进行配置：conf/flink-conf.yaml? 通过env.java.home这个key。

flink安装

去下载页面随时下载安装包。确保选择flink安装包匹配到你的hadoop版本。如果你不打算使用hadoop的话，可以选择任意版本。

下载最新版本之后，把安装包上传到你的master节点，然后解压：

tar xzf flink-*.tgz
cd flink-*

配置flink

解压之后，需要修改conf/flink-conf.yaml

设置jobmanager.rpc.address的值为master节点的ip或者主机名。你也可以定义每个节点上允许jvm申请的最大内存，使用jobmanager.heap.mb和taskmanager.heap.mb

这两个参数的值的单位都是MB，如果有一些节点想要分配更多的内存，可以通过覆盖这个参数的默认值 FLINK_TM_HEAP

最后，你需要提供一个节点列表作为worker节点。因为，类似于HDFS配置，修改文件conf/slaves 然后在里面输入每一个worker节点的ip/hostname 。每一个worker节点将运行一个taskmanager程序。

下面的例子说明了三个节点的配置：(ip地址从10.0.0.1到10.0.0.3 对应的主机名 master worker1 worker2)并显示配置文件的内容(需要访问所有机器的相同路径)

vi /path/to/flink/conf/flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address: 10.0.0.1


vi /path/to/flink/conf/slaves

10.0.0.2
10.0.0.3

flink目录必须在每一个worker节点的相同路劲。你可以使用一个共享的NFS目录，或者拷贝整个flink目录到每一个worker节点。

下面这几个参数的配置值非常重要。

Jobmanager可用内存(jobmanager.heap.mb)taskmanager可用内存(taskmanager.heap.mb)每个机器可用cpu数量(taskmanager.numberOfTaskSlots)集群中的总cpu数量(parallelism.default)节点临时目录(taskmanager.tmp.dirs)

启动flink

下面的脚本将会在本机启动一个jobmanager节点，然后通过SSH连接到slaves文件中的所有worker节点，在worker节点上面启动taskmanager。现在flink启动并且运行。在本地运行的jobmanager现在将会通过配置的RPC端口接收任务。

确认你在master节点并且进入flink目录：

bin/start-cluster.sh

停止flink，需要使用stop-cluster.sh脚本

添加jobmanager或者taskmanager实例到集群

你可以通过bin/jobmanager.sh脚本和bin/taskmanager.sh脚本向一个运行中的集群添加jobmanager和taskmanager。

添加jobmanager

bin/jobmanager.sh ((start|start-foreground) cluster)|stop|stop-all

添加taskmanager

bin/taskmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all