在文件存储 HDFS 上使用 Apache Flink

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一、准备工作

在文件存储HDFS上使用Apache Flink，需要先完成以下准备工作。

说明 本文档的操作步骤中涉及的安装包版本号、文件夹路径，请根据实际情况进行替换。

1. 开通文件存储HDFS服务并创建文件系统实例和挂载点，详情请参见HDFS快速入门。
2. 在计算节点上安装JDK。版本不能低于1.8。
   
3. 在计算节点上安装Scala。Scala下载地址：官方链接，其版本要与使用的Apache Flink版本相兼容。
   
4. 下载Apache Hadoop压缩包。Apache Hadoop下载地址：官方链接。建议您选用的Apache Hadoop版本不低于2.7.2，本文档中使用的Apache Hadoop版本为Apache Hadoop 2.7.2。
   
5. 下载Apache Flink压缩包。在文件存储HDFS上使用的Flink的版本必须为1.9.0及以上，Apache Flink下载地址：官方链接。本文档中使用的Flink版本为官方提供的预编译版本Flink 1.9.0。
   

二、配置Apache Hadoop

1、执行如下命令解压Apache Hadoop压缩包到指定文件夹。

tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /usr/local/

2、修改hadoop-env.sh配置文件。

• 执行如下命令打开hadoop-env.sh配置文件。

vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hadoop-env.sh

• 配置JAVA_HOME目录，如下所示。

export JAVA_HOME=/usr/java/default

3、修改core-site.xml配置文件。

• 执行如下命令打开core-site.xml配置文件。

vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml

• 在core-site.xml配置文件中，配置如下信息，详情请参见挂载文件系统。

<configuration>
<property>
     <name>fs.defaultFS</name>
     <value>dfs://x-xxxxxxxx.cn-xxxxx.dfs.aliyuncs.com:10290</value>
     <!-- 该地址填写您的挂载点地址 -->
</property>
<property>
     <name>fs.dfs.impl</name>
     <value>com.alibaba.dfs.DistributedFileSystem</value>
</property>
<property>
     <name>fs.AbstractFileSystem.dfs.impl</name>
     <value>com.alibaba.dfs.DFS</value>
</property>
<property>
     <name>io.file.buffer.size</name>
     <value>8388608</value>
</property>
<property>
     <name>alidfs.use.buffer.size.setting</name>
     <value>true</value>
</property>
<property>
     <name>dfs.usergroupservice.impl</name>
     <value>com.alibaba.dfs.security.LinuxUserGroupService.class</value>
</property>
  <property>
     <name>dfs.connection.count</name>
     <value>16</value>
</property>
</configuration>

4、修改mapred-site.xml配置文件。

• 执行如下命令打开mapred-site.xml配置文件。

vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/mapred-site.xml

• 在mapred-site.xml配置文件中，配置如下信息。

<configuration>
<property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
</property>
</configuration>

5、修改yarn-site.xml配置文件。

• 执行如下命令打开yarn-site.xml配置文件。

vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml

• 在yarn-site.xml配置文件中，配置如下信息。

<configuration>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  <value>xxxx</value>
  <!-- 该地址填写集群中yarn的resourcemanager的hostname -->
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
  <value>16384</value>
    <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
  <value>4</value>
     <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
  <value>4</value>
    <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
  <value>3584</value>
    <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
  <value>14336</value>
    <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
</configuration>

6、修改slaves配置文件。

• 执行如下命令打开slaves配置文件。

vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves

• 在slaves配置文件中，配置如下信息。

node1
node2

7、配置环境变量。

• 执行如下命令打开/etc/profile配置文件。

vim /etc/profile

• 在/etc/profile配置文件中，配置如下信息。

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.2
export HADOOP_CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

• 执行如下命令使配置生效。

source /etc/profile

8、执行如下命令配置文件存储HDFS的SDK。您可以单击下载文件存储HDFS的SDK（此处以aliyun-sdk-dfs-1.0.3.jar为例），将其部署在Apache Hadoop生态系统组件的CLASSPATH上，详情请参见挂载文件系统。

cp aliyun-sdk-dfs-1.0.3.jar  /usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/hdfs

9、执行如下命令将${HADOOP_HOME}文件夹同步到集群的其他节点。

scp -r hadoop-2.7.2/ root@node2:/usr/local/

三、验证Apache Hadoop配置

完成Apache Hadoop配置后，不需要格式化namenode，也不需要使用start-dfs.sh来启动HDFS相关服务。如需使用yarn服务，只需在resourcemanager节点启动yarn服务，具体验证Apache Hadoop配置成功的方法请参见验证安装。

四、编译flink-shade

1、下载 flink-shade源码到指定目录。

git clone https://github.com/apache/flink-shaded.git  ~/flink-shade

2、修改flink-shade源码中的pom文件。修改Hadoop版本为您的集群中使用的版本，在本文档中使用的Hadoop版本为2.7.2。

vim  ~/flink-shaded/flink-shaded-hadoop-2-parent/pom.xml

在依赖项中添加文件存储HDFS SDK，在本文档使用文件存储HDFS SDK版本为1.0.3。

vim  ~/flink-shaded/flink-shaded-hadoop-2-parent/flink-shaded-hadoop-2/pom.xml
...
<dependency>
       <groupId>com.aliyun.dfs</groupId>
       <artifactId>aliyun-sdk-dfs</artifactId>
       <version>1.0.3</version>
</dependency>
...

3、编译打包。

cd ~/flink-shaded
mvn package -Dshade-sources

五、配置Apache Flink

1、执行如下命令解压Flink压缩包到指定文件夹。

tar -zxvf flink-1.9.0-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/

2、拷贝flink-shade编译的flink-shaded-hadoop-2-uber-x.y.z.jar到Flink的lib目录下。

cp  ~/flink-shaded/flink-shaded-hadoop-2-parent/flink-shaded-hadoop-2-uber/target/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.2-11.0.jar /usr/local/flink-1.9.0/lib/

说明

• 在使用Apache Flink之前必须在您的集群环境变量中配置HADOOP_HOME，HADOOP_CLASSPATH和HADOOP_CONF_DIR，详情请参见配置Apache Hadoop中的步骤7：配置环境变量。
• 如果您使用的Flink版本中已经包含flink-shaded-hadoop-2-uber-x.y.z.jar，则需要使用编译flink-shade中编译的flink-shaded-hadoop-2-uber-x.y.z.jar进行替换。
• 如果您需要对Flink进行额外的配置，请参考官方文档：配置操作指南。

六、验证Apache Flink配置

使用Flink自带的WordCount.jar对文件存储HDFS上的数据进行读取，并将计算结果写入到文件存储HDFS，在测试之前需要先启动yarn服务。
1、生成测试数据。此处使用Apache Hadoop 2.7.2自带的jar包hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar中的randomtextwriter方法在文件存储HDFS上生成测试数据。

/usr/local/hadoop-2.7.2/bin/hadoop jar  /usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar 
randomtextwriter \
-D mapreduce.randomtextwriter.totalbytes=10240 \
-D mapreduce.randomtextwriter.bytespermap=1024 \
-D mapreduce.job.maps=4  \
-D mapreduce.job.reduces=2  \
dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290/flink-test/input \

其中，dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290为文件存储HDFS的挂载点，请根据您的实际情况替换。
2、查看在文件存储HDFS上生成的测试数据。

/usr/local/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -cat dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290/flink-test/input/*

其中，dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290为文件存储HDFS的挂载点，请根据您的实际情况替换。
3、提交wordcount程序。

/usr/local/flink-1.9.0/bin/flink run 
-m yarn-cluster -yn 1 -yjm 1024 -ytm 1024 \
/usr/local/flink-1.9.0/examples/batch/WordCount.jar \
--input dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290/flink-test/input \
--output dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290/flink-test/output \

其中，dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290为文件存储HDFS的挂载点，请根据您的实际情况替换。
4、查看在文件存储HDFS上的结果文件。

/usr/local/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -cat dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290/flink-test/output

其中，dfs://f-xxxxx.cn-xxx.dfs.aliyuncs.com:10290为文件存储HDFS的挂载点，请根据您的实际情况替换。

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