前言
需要提到 Flink 中的几个关键组件：客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。编写的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger 的。所以 JobManager 就是 Flink 集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管理；而它获取到要执行的作业后，会进一步处理转换，然后分发任务给众多的TaskManager。这里的 TaskManager，就是真正“干活的人”，数据的处理操作都是它们来做的。
一、集群部署
1.1 环境配置
Flink 安装部署的学习时，需要准备 3 台 Linux 机器。具体要求如下：
- 系统环境为 CentOS 7.5 版本。
- 安装 Java 8。
- 安装 Hadoop 集群，Hadoop 建议选择 Hadoop 2.7.5 以上版本。笔者这里用的Hadoop 3.1.3。
- 配置集群节点服务器间时间同步以及免密登录，关闭防火墙。
1.2 集群节点
| 节点服务器 | hadoop102 | hadoop103 | hadoop104 |
|---|---|---|---|
| ip | 192.168.10.102 | 192.168.10.103 | 192.168.10.104 |
| 角色 | JobManager | TaskManager | TaskManager |
1.3 下载并解压安装包
进入 Flink 官网，下载 1.13.0 版本安装包 flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz，注意此处选用对应 scala 版本为 scala 2.12 的安装包。
https://flink.apache.org/zh/downloads.html
- 1、解压到/opt/module目录下
[root@hadoop102 flink]$ tar -zxvf flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/module/
- 2、进入/opt/module下 的Flink 目录下
[root@hadoop102 flink-1.13.0]$ cd /opt/module/flink-1.13.0
- 3、进入conf目录中
[root@hadoop102 flink-1.13.0]$ cd /conf
- 4、配置flink-conf.yaml文件
[root@hadoop102 conf]$ vim flink-conf.yaml
# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: 主机名
# 每个TaskManager 提供的任务 slots 数量大小
# 它的意思是当前task能够同时执行的线程数量 （实际生产环境建议是CPU核心-1，这里笔者写2）
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
- 5、配置workers文件（根据实际环境设置）
hadoop102:8081
- 6、配置slave文件（根据实际环境设置）
hadoop103
hadoop104
*７、分发其他机器
[root@hadoop102 conf]$ xsync /opt/module/flink-1.13.0
- 8、启动集群
[root@hadoop102 flink-1.13.0]$ bin/start-cluster.sh
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9、Web UI 默认端口 https://hadoop102:8081 （与azkaban端口冲突）
10、关闭集群
[root@hadoop102 flink-1.13.0]$ bin/stop-cluster.sh
二、向集群提交作业
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1、打包jar
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2、打包完成后，在target目录下即可找到所需 jar 包
3、在 Web UI 上提交作业
任务打包完成后，我们打开 Flink 的 WEB UI 页面，在右侧导航栏点击“Submit New Job”，然后点击按钮“+ Add New”，选择要上传运行的 JAR 包
- 4、提交之后查看情况，发现都是绿色，则代表任务成功
-
5、从Task Manager -> Stdout 这里可以看到Flink 的 UI页面控制台的效果
三、命令行提交
命令行启动作业之前，首先开启Flink集群， 之后将端口打开，将 jar 包放入 Linux中，最后输入如下命令
bin/flink run \
-m hadoop102:8081 \
-c com.hao.wc.StreamWordCount ./Flink_1.13-1.0-SNAPSHOT.jar
这里的参数 –m 指定了提交到的 JobManager，-c 指定了入口类。
用 netcat 输入数据，可以在 TaskManager 的标准输出（Stdout）看到对应的统计结果
参考：
https://blog.csdn.net/weixin_45417821/article/details/124037866
