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FlinkonYarn的部署和设置

这篇文章主要讲解了“Flink on Yarn的部署和设置”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Flink on Yarn的部署和设置”吧!

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执行ansible脚本部署CDH和Flink(ansible电脑)

  1. 进入ansible电脑的~/playbooks目录,经过上一篇的准备工作,该目录下应该是下图这些内容: Flink on Yarn的部署和设置

  2. 检查ansible远程操作CDH服务器是否正常,执行命令ansible deskmini -a "free -m",正常情况下显示CDH服务器的内存信息,如下图: Flink on Yarn的部署和设置

  3. 执行命令开始部署:ansible-playbook cm6-cdh6-flink1.7-single-install.yml

  4. 整个部署过程涉及在线安装、传文件等耗时的操作,因此请耐心等待(半小时左右),如果部署期间出错退出(例如网络问题),只需重复执行上述命令即可,ansible保证了操作的幂等性;

  5. 部署成功如下图所示: Flink on Yarn的部署和设置

重启CDH服务器

由于修改了selinux和swap的设置,需要重启操作系统才能生效,因此请重启CDH服务器;

执行ansible脚本启动CDH服务(ansible电脑)

  1. 等待CDH服务器重启成功;

  2. 登录ansible电脑,进入~/playbooks目录;

  3. 执行初始化数据库和启动CDH的脚本:ansible-playbook cdh-single-start.yml

  4. 启动完成输出如下信息: Flink on Yarn的部署和设置

  5. ssh登录CDH服务器,执行此命令观察CDH服务的启动情况:tail -f /var/log/cloudera-scm-server/cloudera-scm-server.log,看到下图红框中的内容时,表示启动完成,可以用浏览器登录了: Flink on Yarn的部署和设置

设置(浏览器操作)

现在CDH服务已经启动了,可以通过浏览器来操作:

  1. 浏览器访问:http://192.168.50.134:7180 ,如下图,账号密码都是adminFlink on Yarn的部署和设置

  2. 一路next,在选择版本页面选择60天体验版: Flink on Yarn的部署和设置

  3. 选择主机页面可见CDH服务器(deskmini): Flink on Yarn的部署和设置

  4. 在选择CDH版本的页面,请选择下图红框中的5.16.2-1Flink on Yarn的部署和设置

  5. 进入安装Parcel的页面,由于提前上传了离线parcle包,因此下载进度瞬间变成百分之百,此时请等待分配、解压、激活的完成: Flink on Yarn的部署和设置

  6. 接下来有一些推荐操作,这里选择如下图红框,即可跳过: Flink on Yarn的部署和设置

  7. 接下来是选择服务的页面,我选择了自定义服务,然后选择了HDFS、YARN、Zookeeper这三项,可以满足运行Flink的需要: Flink on Yarn的部署和设置

  8. 在选择主机的页面,都选择CDH服务器: Flink on Yarn的部署和设置

  9. 接下来是数据库设置的页面,您填写的内容必须与下图保持一致,即主机名为localhost,Activity Monitor的数据库、用户、密码都是amon,Reports Manager的数据库、用户、密码都是rman,这些内容在ansible脚本中已经固定了,此处的填写必须保持一致: Flink on Yarn的部署和设置

  10. 在设置参数的页面,请按照您的硬盘实际情况设置,我这里/home目录下空间充足,因此存储位置都改为/home目录下: Flink on Yarn的部署和设置

  11. 等待服务启动: Flink on Yarn的部署和设置

  12. 各服务启动完成: Flink on Yarn的部署和设置

YARN设置

默认的YARN参数是非常保守的,需要做一些设置才能顺利执行Flink任务:

  1. 点下图红框位置,进入YARN管理页: Flink on Yarn的部署和设置

  2. 如下图所示,检查参数yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores的值,该值必须大于1,否则提交Flink任务后YARN不分配资源执行任务,(如果您的CDH服务器是虚拟机,当CPU只有单核时,则此参数就会被设置为1,解决办法是先提升虚拟机CPU核数,再来修改此参数): Flink on Yarn的部署和设置

  3. yarn.scheduler.minimum-allocation-mb:单个容器可申请的最小内存,我这里设置为1G

  4. yarn.scheduler.maximum-allocation-mb:单个容器可申请的最大内存,我这里设置为8G

  5. yarn.nodemanager.resource.memory-mb:节点最大可用内存,我这里设置为8G

  6. 上述三个参数的值,是基于我的CDH服务器有32G内存的背景,请您按照自己硬件资源自行调整;

  7. 设置完毕后重启YARN服务,操作如下图所示: Flink on Yarn的部署和设置

  8. 至此,部署和设置都已完成,Flink on Yarn的环境已经可用了。

感谢各位的阅读,以上就是“Flink on Yarn的部署和设置”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Flink on Yarn的部署和设置这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


文章题目:FlinkonYarn的部署和设置
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