Flink部署及任务提交，让你的数据处理更高效！

joytrian

发布于 2023-10-11 10:37

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1 本地安装

只需几个简单的步骤即可启动并运行Flink示例程序。

1.1 安装：下载并启动Flink

唯一要求是装有Java 8，检查Java正确安装：

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直接下载二进制包到本地并解压。

2 配置 flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address: 10.0.0.1 配置主节点的ip

jobmanager 主节点 taskmanager 从节点

配置. bash_profile

vim ~/.bash_profile

# Flink
export FLINK_HOME=/Users/javaedge/Downloads/soft/flink-1.17.0
export PATH=$FLINK_HOME/bin:$PATH

source ~/.bash_profile

3 启动集群

javaedge@JavaEdgedeMac-mini flink-1.17.0 % cd bin
javaedge@JavaEdgedeMac-mini bin % ./start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host JavaEdgedeMac-mini.local.
Starting taskexecutor daemon on host JavaEdgedeMac-mini.local.


javaedge@JavaEdgedeMac-mini bin % jps

验证集群启动成功：

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4 提交任务

先启动一个 socket 传输：

javaedge@JavaEdgedeMac-mini data % nc -lk 9527
javaedge
666
888

再提交任务：

./flink run -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount ../examples/streaming/SocketwindowWordCount.jar --hostname localhost --port 9527

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打开控制台，可见有个运行中任务了：

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任务执行结果：

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5 并行度

任务执行时，将一个任务划分为多个并行子任务来执行的能力。

Flink中每个并行子任务被称为一个Task
整个任务则被称为一个Job

5.1 全局设置

使用 ExecutionEnvironment 或 StreamExecutionEnvironment 对象设置并行度，这会影响到该环境中所有算子的并行度。

final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(4);

5.2 算子级别设置

直接在算子上设置并行度，这会覆盖全局设置的并行度。

final DataStream<String> input = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer010<>("topic", new SimpleStringSchema(), props));
input.flatMap(new MyFlatMapFunction()).setParallelism(2).print();

并行度设置要根据具体场景和资源而调整：

过高的并行度可能会导致资源浪费和性能下降
过低的并行度可能会导致无法充分利用资源，影响任务的执行效率

./flink run -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount -p 2  ../examples/streaming/SocketwindowWordCount.jar --hostname localhost --port 9527

参考