Flink快速入門--安裝與示例運行


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flink是一款開源的大數據流式處理框架,他可以同時批處理和流處理,具有容錯性、高吞吐、低延遲等優勢,本文簡述flink在windows和linux中安裝步驟,和示例程序的運行。

首先要想運行Flink,我們需要下載並解壓Flink的二進制包,下載地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html

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我們可以選擇Flink與Scala結合版本,這里我們選擇最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12進行下載。

下載成功后,在windows系統中可以通過Windows的bat文件或者Cygwin來運行Flink。

在linux系統中分為單機,集群和Hadoop等多種情況。

通過Windows的bat文件運行

首先啟動cmd命令行窗口,進入flink文件夾,運行bin目錄下的start-cluster.bat

注意:運行flink需要java環境,請確保系統已經配置java環境變量。

$ cd flink
$ cd bin
$ start-cluster.bat
Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process.
You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows.
Web interface by default on http://localhost:8081/.

顯示啟動成功后,我們在瀏覽器訪問 http://localhost:8081/
可以看到flink的管理頁面。

通過Cygwin運行

Cygwin是一個在windows平台上運行的類UNIX模擬環境,官網下載:http://cygwin.com/install.html

安裝成功后,啟動Cygwin終端,運行start-cluster.sh腳本。

$ cd flink
$ bin/start-cluster.sh
Starting cluster.

顯示啟動成功后,我們在瀏覽器訪問 http://localhost:8081/
可以看到flink的管理頁面。

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單節點安裝

在Linux上單節點安裝方式與cygwin一樣,下載Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12,然后解壓后只需要啟動start-cluster.sh。

集群安裝

集群安裝分為以下幾步:

1、在每台機器上復制解壓出來的flink目錄。

2、選擇一個作為master節點,然后修改所有機器conf/flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address = master主機名

3、修改conf/slaves,將所有work節點寫入

work01
work02

4、在master上啟動集群

bin/start-cluster.sh

安裝在Hadoop

我們可以選擇讓Flink運行在Yarn集群上。

下載Flink for Hadoop的包

保證 HADOOP_HOME已經正確設置即可

啟動 bin/yarn-session.sh

運行flink示例程序

批處理示例:

提交flink的批處理examples程序:

bin/flink run examples/batch/WordCount.jar

這是flink提供的examples下的批處理例子程序,統計單詞個數。

$ bin/flink run examples/batch/WordCount.jar
Starting execution of program
Executing WordCount example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
(a,5)
(action,1)
(after,1)
(against,1)
(all,2)
(and,12)
(arms,1)
(arrows,1)
(awry,1)
(ay,1)

得到結果,這里統計的是默認的數據集,可以通過--input --output指定輸入輸出。

我們可以在頁面中查看運行的情況:

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流處理示例:

啟動nc服務器:

nc -l 9000

提交flink的批處理examples程序:

bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000

這是flink提供的examples下的流處理例子程序,接收socket數據傳入,統計單詞個數。

在nc端寫入單詞

$ nc -l 9000
lorem ipsum
ipsum ipsum ipsum
bye

輸出在日志中

$ tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out
lorem : 1
bye : 1
ipsum : 4

停止flink

$ ./bin/stop-cluster.sh

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