Flink on yarn运行原理的示例分析

发布时间：2021-12-31 10:48:51 作者：小新
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Flink on YARN运行原理的示例分析

1. 引言

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，能够处理无界和有界数据流。Flink 提供了多种部署模式，其中一种常见的模式是在 YARN（Yet Another Resource Negotiator）上运行。YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理框架，负责集群资源的管理和调度。本文将详细分析 Flink on YARN 的运行原理，并通过示例代码展示如何在 YARN 上部署和运行 Flink 作业。

2. Flink on YARN 的基本概念

2.1 YARN 架构

YARN 是 Hadoop 2.0 引入的资源管理系统，主要由以下几个组件组成：

ResourceManager (RM): 负责整个集群的资源管理和调度。
NodeManager (NM): 负责单个节点上的资源管理和任务执行。
ApplicationMaster (AM): 每个应用程序都有一个 AM，负责与 RM 协商资源，并协调任务的执行。

2.2 Flink on YARN 的部署模式

Flink on YARN 有两种主要的部署模式：

Session Mode: 在 YARN 上启动一个 Flink 集群，多个作业可以共享这个集群的资源。
Per-Job Mode: 每个作业启动一个独立的 Flink 集群，作业完成后集群自动关闭。

3. Flink on YARN 的运行原理

3.1 启动 Flink 集群

在 YARN 上启动 Flink 集群的过程如下：

提交应用程序: 用户通过 flink run 命令提交 Flink 应用程序到 YARN。
启动 ApplicationMaster: YARN 的 ResourceManager 接收到应用程序提交请求后，会启动一个 ApplicationMaster（AM）。在 Flink 中，AM 负责启动 JobManager。
启动 JobManager: AM 启动 JobManager，JobManager 是 Flink 作业的控制中心，负责作业的调度和协调。
申请资源: JobManager 向 YARN 的 ResourceManager 申请资源，用于启动 TaskManager。
启动 TaskManager: ResourceManager 分配资源后，JobManager 启动 TaskManager，TaskManager 是 Flink 作业的执行单元，负责实际的数据处理。

3.2 作业执行流程

Flink 作业在 YARN 上的执行流程如下：

作业提交: 用户通过 flink run 命令提交作业到 YARN。
作业调度: JobManager 接收到作业后，根据作业的 DAG（有向无环图）进行调度，将任务分配给 TaskManager。
任务执行: TaskManager 接收到任务后，开始执行任务。任务执行过程中，TaskManager 会与 JobManager 保持通信，报告任务状态。
作业完成: 当所有任务执行完成后，JobManager 会通知 YARN 的 ApplicationMaster，作业完成。

4. 示例分析

4.1 环境准备

在运行 Flink on YARN 之前，需要确保以下环境已经准备好：

Hadoop 集群已经启动，并且 YARN 正常运行。
Flink 已经下载并配置好，确保 HADOOP_CONF_DIR 环境变量指向 Hadoop 的配置文件目录。

4.2 提交 Flink 作业到 YARN

以下是一个简单的 Flink 作业示例，该作业从一个 Kafka 主题读取数据，进行简单的处理，并将结果写入另一个 Kafka 主题。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

import java.util.Properties;

public class KafkaExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // Kafka 消费者配置
        Properties consumerProps = new Properties();
        consumerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        consumerProps.setProperty("group.id", "flink-consumer-group");

        // Kafka 生产者配置
        Properties producerProps = new Properties();
        producerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");

        // 创建 Kafka 消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic", new SimpleStringSchema(), consumerProps);

        // 创建 Kafka 生产者
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), producerProps);

        // 添加数据源和数据接收器
        env.addSource(kafkaConsumer)
            .map(value -> value.toUpperCase())  // 简单的处理逻辑
            .addSink(kafkaProducer);

        // 执行作业
        env.execute("Kafka Example");
    }
}

4.3 提交作业到 YARN

将上述代码打包成 JAR 文件后，可以通过以下命令提交到 YARN 上运行：

flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 2048 -c com.example.KafkaExample flink-example.jar

-m yarn-cluster: 指定运行模式为 YARN 集群模式。
-yn 2: 指定 TaskManager 的数量为 2。
-yjm 1024: 指定 JobManager 的内存为 1024MB。
-ytm 2048: 指定每个 TaskManager 的内存为 2048MB。
-c com.example.KafkaExample: 指定主类。
flink-example.jar: 指定 JAR 文件。

4.4 监控作业状态

提交作业后，可以通过 YARN 的 Web UI 或 Flink 的 Web UI 监控作业的状态。YARN 的 Web UI 通常位于 http://<yarn-resourcemanager-host>:8088，Flink 的 Web UI 通常位于 http://<flink-jobmanager-host>:8081。

5. 总结

本文详细分析了 Flink on YARN 的运行原理，并通过一个简单的示例展示了如何在 YARN 上部署和运行 Flink 作业。Flink on YARN 的部署模式灵活，能够充分利用 YARN 的资源管理能力，适用于大规模数据处理场景。通过理解 Flink on YARN 的运行机制，用户可以更好地优化和调试 Flink 作业，提高作业的执行效率。