Flink集群部署：Standalone与Yarn模式

"Flink集群的部署方法主要包括Standalone模式和Yarn模式，这两种模式各有特点，适用于不同的场景。在Standalone模式中，我们主要关注如何配置和启动Flink集群，而在Yarn模式下，Flink任务与Hadoop的集成成为重点。" 在【Flink篇02】中，我们首先讨论了Flink Standalone模式的部署步骤： 1. **修改配置文件**：在部署Flink集群时，首要任务是修改`flink-conf.yaml`配置文件。这个文件位于`flink/conf/`目录下，包含了Flink集群运行所需的各种参数，如job manager和task manager的内存设置、网络设置等。根据实际的硬件和需求进行调整。 2. **配置Slaves文件**：`slaves`文件列出了集群中作为TaskManager节点的主机名或IP地址。Flink的master/slaves机制即将被废弃，因此需要了解最新的配置方式。 3. **分发和启动**：将配置好的Flink目录分发到所有参与集群的机器上，并在每台机器上启动Flink服务。这通常通过SSH或类似的工具实现。 4. **访问Web界面**：启动后，可以通过浏览器访问Flink的Web界面来监控集群状态和任务执行情况，默认端口是8081。 5. **任务提交**：可以将准备好的数据文件分发到各TaskManager节点，然后通过Web界面或者命令行工具提交Flink作业。 接下来，我们转向Yarn模式的Flink部署： 1. **环境要求**：为了在Yarn上运行Flink，需要确保Flink版本兼容Hadoop 2.2以上，并且Hadoop集群已经安装了HDFS服务。 2. **Session-Cluster模式**：在这种模式下，Flink集群会在Yarn上预先启动，资源分配一旦确定就不会改变。所有作业共享Dispatcher和ResourceManager，适用于小型、短生命周期的作业。当资源不足时，新作业必须等待已有作业完成才能提交。 3. **Per-Job-Cluster模式**：每个作业都会启动自己的Flink集群，按需申请资源，执行完毕后集群自动关闭。这种方式适合大型、长期运行的作业，因为作业之间互不影响，易于管理和故障隔离。 在Yarn中部署Flink，例如SessionCluster模式，需要启动Hadoop集群，然后通过特定命令提交Flink作业，作业的执行和资源管理由Yarn负责。 总结来说，Flink的部署涉及到多个层面，包括配置文件的定制、集群资源的分配以及作业的提交方式。选择合适的部署模式对优化资源利用和任务管理至关重要。Standalone模式适合小型试验环境，而Yarn模式则提供了更高效和灵活的资源调度，适应大规模生产环境的需求。