Hadoop学习笔记(HDP)-Part.18 安装Flink

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 01 关于HDP02 核心组件原理03 资源规划04 基础环境配置05 Yum源配置06 安装OracleJDK07 安装MySQL08 部署Ambari集群09 安装OpenLDAP10 创建集群11 安装Kerberos12 安装HDFS13 安装Ranger14 安装YARN+MR15 安装HIVE16 安装HBase17 安装Spark218 安装Flink19 安装Kafka20 安装Flume

目录
Part.01 关于HDP
Part.02 核心组件原理
Part.03 资源规划
Part.04 基础环境配置
Part.05 Yum源配置
Part.06 安装OracleJDK
Part.07 安装MySQL
Part.08 部署Ambari集群
Part.09 安装OpenLDAP
Part.10 创建集群
Part.11 安装Kerberos
Part.12 安装HDFS
Part.13 安装Ranger
Part.14 安装YARN+MR
Part.15 安装HIVE
Part.16 安装HBase
Part.17 安装Spark2
Part.18 安装Flink
Part.19 安装Kafka
Part.20 安装Flume

十八、安装Flink

1.配置Ambari的flink资源

(1)创建flink源

下载链接为
https://repo.huaweicloud.com/apache/flink/flink-1.9.3/flink-1.9.3-bin-scala_2.12.tgz
https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-shaded-hadoop-2-uber/2.6.5-7.0/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.6.5-7.0.jar
http://www.java2s.com/Code/JarDownload/javax.ws/javax.ws.rs-api-2.0.jar.zip
上传到hdp01上,并复制到/var/www/html下

mkdir /var/www/html/flink
cp /opt/flink-1.9.3-bin-scala_2.12.tgz /var/www/html/flink/
cp /opt/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.6.5-7.0.jar /var/www/html/flink/
cp /opt/javax.ws.rs-api-2.0.jar /var/www/html/flink/

(2)下载ambari-flink-service服务

在外网服务器上

git clone https://ghproxy.com/https://gitee.com/liujingwen-git/ambari-flink-service-master.git /root/FLINK

注:github.com无法直接下载,可以使用gproxy.com进行代理加速,拼接形成加速URL;或者将github.com在本地强制解析为140.82.114.4
将FLINK文件夹上传到hdp01的/var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/上,对应的版本可在集群的服务器中查看

hdp-select status hadoop-client | sed 's/hadoop-client - \([0-9]\.[0-9]\).*/\1/'

(3)文件说明

从github上下载的ambari-flink-service文件较多,有些可以删除以及修改
image.png

(4)修改metainfo.xml文件

文件位置:
/var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/FLINK/metainfo.xml
修改版本

            <name>FLINK</name>
            <displayName>Flink</displayName>
            <comment>Apache Flink is a streaming dataflow engine that provides data distribution, communication, and fault tolerance for distributed computations over data streams.</comment>
            <version>1.9.3</version>

删除FLINK_MASTER,仅保留安装FLINK_CLIENT,在Flink on YARN模式下,master与ResourceManager合设,无需单独安装

            <components>
                <component>
                  <name>FLINK_CLIENT</name>
                  <displayName>FlinkCLIENT</displayName>
                  <category>CLIENT</category>
                  <cardinality>1+</cardinality>
                  <commandScript>
                    <script>scripts/flink_client.py</script>
                    <scriptType>PYTHON</scriptType>
                    <timeout>10000</timeout>
                  </commandScript>
                </component>
            </components>

(5)修改flink-ambari-config.xml文件

文件位置:
/var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/FLINK/configuration/flink-ambari-config.xml
修改安装路径

  <property>
    <name>flink_install_dir</name>
    <value>/usr/hdp/3.1.5.0-152/flink</value>
    <description>Location to install Flink</description>
  </property>

修改安装包下载地址

  <property>
    <name>flink_download_url</name>
    <value>http://hdp01.hdp.com/flink/flink-1.9.3-bin-scala_2.12.tgz</value>
    <description>Snapshot download location. Downloaded when setup_prebuilt is true</description>
  </property>

  <property>
    <name>flink_hadoop_shaded_jar</name>
    <value>http://hdp01.hdp.com/flink/flink-shaded-hadoop-2-uber-2.6.5-7.0.jar</value>
    <description>Flink shaded hadoop jar download location. Downloaded when setup_prebuilt is true</description>
  </property>
</configuration>

(6)修改flink-env.xml文件

文件位置:
/var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/FLINK/configuration/flink-env.xml
修改JAVA环境变量

env.java.home: /usr/local/jdk1.8.0_351/jre/

(7)修改flink_client.py文件

文件位置:
/var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/FLINK/package/scripts/flink_client.py
该文件的作用调用相关的环境变量,来实现整个安装过程
内容如下:

#!/usr/bin/env ptyhon

from resource_management import *

class FlinkClient(Script):
  def install(self, env):
    print 'Install the Flink Client'
    import params
    env.set_params(params)
    self.configure(env)
    # create flink log dir
    Directory(params.flink_log_dir,
              owner=params.flink_user,
              group=params.flink_group,
              create_parents=True,
              mode=0775
             )
    Execute(format("rm -rf {flink_install_dir}/log/flink"))
    Execute(format("ln -s {flink_log_dir} {flink_install_dir}/log/flink"))

  def configure(self, env):
    import params
    env.set_params(params)
    # write out flink-conf.yaml
    properties_content = InlineTemplate(params.flink_yaml_content)
    File(format(params.flink_install_dir + "/conf/flink-conf.yaml"), content=properties_content)

  def status(self, env):
    raise ClientComponentHasNoStatus()

if __name__ == "__main__":
  FlinkClient().execute()

(8)修改parameter.py文件

文件位置:
/var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/FLINK/package/scripts/params.py
该文件定义了部分环境变量
内容如下:

#!/usr/bin/env python
from resource_management import *
from resource_management.libraries.script.script import Script
import sys, os, glob
from resource_management.libraries.functions.version import format_stack_version
from resource_management.libraries.functions.default import default

# server configurations
config = Script.get_config()

# params from flink-ambari-config
flink_install_dir = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_install_dir']
flink_numcontainers = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_numcontainers']
flink_numberoftaskslots= config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_numberoftaskslots']
flink_jobmanager_memory = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_jobmanager_memory']
flink_container_memory = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_container_memory']
setup_prebuilt = config['configurations']['flink-ambari-config']['setup_prebuilt']
flink_appname = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_appname']
flink_queue = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_queue']
flink_streaming = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_streaming']

hadoop_conf_dir = config['configurations']['flink-ambari-config']['hadoop_conf_dir']
flink_download_url = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_download_url']
flink_hadoop_shaded_jar_url = config['configurations']['flink-ambari-config']['flink_hadoop_shaded_jar']
javax_ws_rs_api_jar = config['configurations']['flink-ambari-config']['javax_ws_rs_api_jar']

conf_dir=''
bin_dir=''

# params from flink-conf.yaml
flink_yaml_content = config['configurations']['flink-env']['content']
flink_user = config['configurations']['flink-env']['flink_user']
flink_group = config['configurations']['flink-env']['flink_group']
flink_log_dir = config['configurations']['flink-env']['flink_log_dir']
flink_log_file = os.path.join(flink_log_dir,'flink-setup.log')

temp_file='/tmp/flink.tgz'

(9)添加用户及组

添加用户和组

groupadd flink
useradd -d /home/flink -g flink flink

(10)重启ambari服务

重启服务

ambari-server restart

在ambari中的Stack and Versions中可以看到flink的信息
image.png

2.安装

添加flink服务
image.png
image.png
image.png
image.png

在Custom flink-env中新增
Key:yarn.client.failover-proxy-provider
Value:org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider
image.png
image.png
image.png

3.实验:wordcount

实验:wordcount
从尚硅谷下载实验用的程序代码,在idea中对以socket形式接收数据流的代码进行修改,从192.168.111.1的nc处接收数据流,然后对词频统计后输出到本地文件中
image.png

public static void main(String[] args) throws Exception {
   
    final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    env.setParallelism(1);
    DataStream<String> stream = env.socketTextStream("192.168.111.1", 1234);
    DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = stream.flatMap(new Tokenizer())
            .keyBy(0)
            .sum(1);
    resultStream.print();
    resultStream.writeAsText("/tmp/wc_result.txt");

    env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
}

在idea中的Build->Build Artifacts中选择build生成jar包,然后上传到hdp05上,使用一个租户进行kerberos认证后,提交flink任务。

cd /usr/hdp/3.1.5.0-152/flink/bin/
./flink run -m yarn-cluster /root/flink-tutorial-master.jar -c WordCountFromSocket

image.png

在192.168.111.1上启动nc

nc -l 1234

image.png

输入数据流后,中断nc进程,然后在hdp05上查看结果文件/tmp/wc_result.txt
image.png

在yarn上可以查看到对应的应用信息
image.png

4.常见报错

(1)安装时报错Unable to run the custom hook script

报错信息:Error: Error: Unable to run the custom hook script ['/usr/bin/python', '/var/lib/ambari-agent/cache/stack-hooks/before-ANY/scripts/hook.py', 'ANY', '/var/lib/ambari-agent/data/command-1360.json', '/var/lib/ambari-agent/cache/stack-hooks/before-ANY', '/var/lib/ambari-agent/data/structured-out-1360.json', 'INFO', '/var/lib/ambari-agent/tmp', 'PROTOCOL_TLSv1_2', '']
2023-03-26 22:23:31,445 - The repository with version 3.1.5.0-152 for this command has been marked as resolved. It will be used to report the version of the component which was installed
image.png

通过ambari添加自定义服务时,总是不能自动增加service账号

python configs.py -u admin -p lnyd@LNsy115 -n HDP315 -l hdp01 -t 8080 -a get -c cluster-env | grep -i ignore_groupsusers_create
python configs.py -u admin -p lnyd@LNsy115 -n HDP315 -l hdp01 -t 8080 -a set -c cluster-env -k ignore_groupsusers_create -v true

image.png

(2)安装后启动报错parent directory /usr/local/flink/conf doesn't exist

安装后在启动时报错:resource_management.core.exceptions.Fail: Applying File['/usr/local/flink/conf/flink-conf.yaml'] failed, parent directory /usr/local/flink/conf doesn't exist
image.png

不知什么原因没解压过去,需要手动解压到该目录

tar -zxvf /opt/flink-1.9.3-bin-scala_2.12.tgz -C /root/
mv /root/flink-1.9.3/* /usr/local/flink/

(3)提交任务报错java.lang.NoClassDefFoundError

报错信息:
java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/core/util/FeaturesAndProperties
image.png

maven会自动下载相关的依赖jar包,因此需要将project下的jersey依赖jar包拷贝至flink的lib目录下
image.png

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