Flink提交任务的方法是什么

发布时间：2021-12-31 14:32:07 作者：iii
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# Flink提交任务的方法是什么

## 1. 引言

Apache Flink作为当今最流行的分布式流处理框架之一，其任务提交机制是每个Flink开发者必须掌握的核心技能。本文将全面剖析Flink任务的多种提交方式，从本地调试到生产环境部署，涵盖YARN、Kubernetess等多种集群模式，并深入探讨其底层原理和最佳实践。

## 2. Flink任务提交概述

### 2.1 任务提交的基本流程

Flink任务提交遵循标准化的执行流程：
1. **客户端阶段**：解析配置、构建执行图
2. **JobManager分配**：资源协商与调度
3. **TaskManager执行**：实际任务部署

```java
// 典型代码执行流程示例
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>())
   .keyBy(...)
   .process(new MyProcessFunction())
   .addSink(new FileSink<>());

env.execute("MyFlinkJob");

2.2 任务提交组件架构

组件	职责	关键配置
Client	提交作业、获取结果	parallelism.default
JobManager	协调任务执行	jobmanager.memory.process.size
TaskManager	执行具体任务	taskmanager.numberOfTaskSlots

3. 本地模式提交

3.1 IDE直接运行

开发阶段最常用的调试方式：

# IntelliJ IDEA运行配置示例
VM Options: -Dlog4j.configuration=file:log4j.properties
Program arguments: --input hdfs://path/to/input

3.2 本地Standalone集群

启动本地迷你集群：

# 启动本地集群
./bin/start-cluster.sh

# 提交作业
./bin/flink run -c com.MainClass ./examples/MyJob.jar

性能调优建议： - 设置env.setParallelism(4)匹配CPU核心数 - 启用enableCheckpointing(5000)进行状态管理

4. Standalone集群提交

4.1 集群配置

关键配置文件conf/flink-conf.yaml：

# JobManager配置
jobmanager.rpc.address: 192.168.1.100
jobmanager.memory.process.size: 1600m

# TaskManager配置
taskmanager.numberOfTaskSlots: 4
taskmanager.memory.process.size: 4096m

4.2 任务提交命令

完整参数示例：

./bin/flink run \
  -m yarn-cluster \
  -yn 2 \
  -ys 4 \
  -yjm 1024 \
  -ytm 4096 \
  -c com.YourMainClass \
  ./your-job.jar \
  --input kafka://topic1 \
  --output hdfs://path/output

5. YARN模式提交

5.1 会话模式(Session Mode)

# 启动YARN会话
./bin/yarn-session.sh -nm FlinkSession -d

# 提交任务到会话
./bin/flink run -m yarn-cluster -yid application_123 ./job.jar

资源分配策略： - 固定资源池 vs 动态资源申请 - 建议生产环境使用-ys指定每个TM的slot数

5.2 单作业模式(Per-Job Mode)

./bin/flink run \
  -m yarn-cluster \
  -ynm "MyProductionJob" \
  -yqu team1 \
  ./production-job.jar

优势比较：

模式	资源隔离	启动延迟	适用场景
Session	弱	低	开发测试
Per-Job	强	高	生产环境

6. Kubernetes模式提交

6.1 原生K8s部署

kubectl create -f job-cluster-service.yaml
./bin/flink run-application \
  --target kubernetes-application \
  -Dkubernetes.cluster-id=flink-cluster \
  -Dkubernetes.container.image=flink:1.15 \
  local:///opt/flink/usrlib/my-job.jar

6.2 使用Operator管理

apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
  name: wordcount
spec:
  image: flink:1.15
  flinkVersion: v1_15
  serviceAccount: flink
  jobManager:
    resource: {memory: "2048m", cpu: 1}
  taskManager:
    resource: {memory: "4096m", cpu: 2}
  job:
    jarURI: local:///opt/flink/usrlib/wordcount.jar
    parallelism: 4

7. 高级提交方式

7.1 REST API提交

import requests

url = "http://jobmanager:8081/jars/upload"
files = {'jarfile': open('myjob.jar','rb')}
r = requests.post(url, files=files)

jar_id = r.json()['filename'].split('/')[-1]
run_url = f"http://jobmanager:8081/jars/{jar_id}/run"
requests.post(run_url, json={"entryClass": "com.Main"})

7.2 SQL客户端提交

-- 启动SQL客户端
./bin/sql-client.sh

-- 提交SQL作业
SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';
CREATE TABLE kafka_source (...);
INSERT INTO hbase_sink SELECT * FROM kafka_source;

8. 参数调优指南

8.1 关键配置参数

参数	推荐值	说明
taskmanager.memory.task.heap.size	70%总内存	堆内存分配
taskmanager.network.memory.fraction	0.1	网络缓冲区
state.backend	rocksdb	大状态处理

8.2 故障处理策略

# 从保存点恢复
./bin/flink run -s hdfs://savepoints/1 \
  -n -p 8 \
  ./updated-job.jar

9. 安全认证配置

9.1 Kerberos认证

export KEYTAB_PATH=/path/to/user.keytab
export PRINCIPAL=user@REALM

./bin/flink run \
  -m yarn-cluster \
  -yD security.kerberos.login.keytab=$KEYTAB_PATH \
  -yD security.kerberos.login.principal=$PRINCIPAL \
  ./secure-job.jar

10. 监控与运维

10.1 指标收集配置

metrics.reporter.prom.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter
metrics.reporter.prom.port: 9999

10.2 日志排查技巧

# 查看JobManager日志
kubectl logs -f flink-jobmanager-0 | grep ERROR

# 获取背压信息
curl http://taskmanager:9999/backpressure

11. 总结与最佳实践

生产环境推荐方案： 1. 使用Per-Job模式配合Kubernetes部署 2. 配置至少3个JobManager实现HA 3. 设置合理的checkpoint间隔(30s-1min)

版本兼容性矩阵：

Flink版本	Hadoop要求	Java版本
1.13+	2.7+/3.x	⁸⁄₁₁
1.15+	3.2+	11+

”`

注：本文为技术文档示例，实际部署时请根据具体环境调整参数。建议结合官方文档和集群监控数据进行调优。