05、Flink实战：Flink安装部署之Standalone-HA高可用集群模式-程序员江小北

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1、原理；

2、操作；

3、测试；

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1. 原理

从之前的架构中我们可以很明显的发现 JobManager 有明显的单点问题(SPOF，single point of failure)。JobManager 肩负着任务调度以及资源分配，一旦 JobManager 出现意外，其后果可想而知。

在Zookeeper 的帮助下，一个 Standalone的Flink集群会同时有多个活着的 JobManager，其中只有一个处于工作状态，其他处于 Standby 状态。当工作中的 JobManager 失去连接后(如宕机或 Crash)，Zookeeper 会从 Standby 中选一个新的 JobManager 来接管 Flink 集群。

2. 操作

步骤一：集群规划

-服务器: node1(Master + Slave): JobManager + TaskManager

-服务器: node2(Master + Slave): JobManager + TaskManager

-服务器: node3(Slave): TaskManager

步骤二：启动Zookeeper

zkServer.sh status

zkServer.sh stop

zkServer.sh start

步骤三：启动HDFS

/export/serves/hadoop/sbin/start-dfs.sh

步骤四：停止Flink集群

/export/server/flink/bin/stop-cluster.sh

步骤五：修改flink-conf.yaml

vim/export/server/flink/conf/flink-conf.yaml

增加如下内容：

state.backend: filesystem
state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://node1:8020/flink-checkpoints
high-availability: zookeeper
high-availability.storageDir: hdfs://node1:8020/flink/ha/
high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181,node3:2181

配置解释：

#开启HA，使用文件系统作为快照存储
state.backend: filesystem

#启用检查点，可以将快照保存到HDFS
state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://node1:8020/flink-checkpoints

#使用zookeeper搭建高可用
high-availability: zookeeper

# 存储JobManager的元数据到HDFS
high-availability.storageDir: hdfs://node1:8020/flink/ha/

# 配置ZK集群地址
high-availability.zookeeper.quorum: node1:2181,node2:2181,node3:2181

步骤六：修改masters

vim/export/server/flink/conf/masters

node1:8081
node2:8081

步骤七：同步

scp -r /export/server/flink/conf/flink-conf.yaml node2:/export/server/flink/conf/
scp -r /export/server/flink/conf/flink-conf.yaml node3:/export/server/flink/conf/
scp -r /export/server/flink/conf/masters node2:/export/server/flink/conf/
scp -r /export/server/flink/conf/masters node3:/export/server/flink/conf/

步骤八：修改node2上的flink-conf.yaml

vim/export/server/flink/conf/flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address: node2

步骤九：重新启动Flink集群,node1上执行

/export/server/flink/bin/stop-cluster.sh

/export/server/flink/bin/start-cluster.sh

步骤十：使用jps命令查看

发现没有Flink相关进程被启动

步骤十一：查看日志

cat/export/server/flink/log/flink-root-standalonesession-0-node1.log

发现如下错误：

因为在Flink1.8版本后,Flink官方提供的安装包里没有整合HDFS的jar

步骤十二：下载jar包并在Flink的lib目录下放入该jar包并分发使Flink能够支持对Hadoop的操作

下载地址：Apache Flink: Downloads

步骤十三：放入lib目录并分发

cd/export/server/flink/lib

分发：

for i in {2..3}; do scp -r flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar node$i:$PWD; done

步骤十四：重新启动Flink集群并在所有机器上使用jps命令查看

# 在node1上执行
/export/server/flink/bin/start-cluster.sh

# 在所有机器上执行
jps

3. 测试

步骤一：访问WebUI

http://node1:8081/#/job-manager/config

http://node2:8081/#/job-manager/config

步骤二：执行wc

/export/server/flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar

步骤三：kill掉其中一个master

步骤四：重新执行wc,还是可以正常执行

/export/server/flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar

步骤五：停止集群

/export/server/flink/bin/stop-cluster.sh

转载至某马2020年贺岁视频：【狂野大数据】Flink1.12从入门到精通#2021#流批一体#黑马程序员#大数据_哔哩哔哩_bilibili

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