flink快速入门及采坑记录

apache flink作为第四代mapreduce计算框架，已经得到越来越多的应用，这里介绍如何快速入门，以及记录一个内存错误的问题。

1、安装jdk

2、下载flink,并解压。

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.3.2/flink-1.3.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz

3、运行报错，修改参数运行正常。(如果虚拟机内存1G，会报内存不足的错误)

bin/start-local.sh

启动之后发现没有java进程，查看日志输出，发现Cannot allocate memoery,可以确定是由于内存不足导致的。

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000aaaa0000, 1431699456, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12)## There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue.# Native memory allocation (mmap) failed to map 1431699456 bytes for committing reserved memory.# An error report file with more information is saved as:# /root/flink-1.3.2/hs_err_pid11115.log

查看内存不足的错误日志hs_err_pid11115.log，发现jvm参数设置超过虚拟机最大内存。

jvm_args: -Xms2048m -Xmx2048m -Dlog.file=/root/flink-1.3.2/log/flink-root-jobmanager-0-buejee.log -Dlog4j.configuration=file:/root/flink-1.3.2/conf/log4j.properties -Dlogback.configurationFile=file:/root/flink-1.3.2/conf/logback.xmljava_command: org.apache.flink.runtime.jobmanager.JobManager --configDir /root/flink-1.3.2/conf --executionMode localjava_class_path (initial): /root/flink-1.3.2/lib/flink-python_2.11-1.3.2.jar:/root/flink-1.3.2/lib/flink-shaded-hadoop2-uber-1.3.2.jar:/root/flink-1.3.2/lib/log4j-1.2.17.jar:/root/flink-1.3.2/lib/slf4j-log4j12-1.7.7.jar:/root/flink-1.3.2/lib/flink-dist_2.11-1.3.2.jar:::Launcher Type: SUN_STANDARD

看到jvm参数默认设置最小内存最大内存均是2g，需要修改conf/flink-conf.yml，默认job.manager.heap.mb: 1024，taskmanager.heap.mb: 1024，将他们均改为512。

# The heap size for the JobManager JVMjobmanager.heap.mb: 512# The heap size for the TaskManager JVMtaskmanager.heap.mb: 512

正常启动的截图

这时候可以通过访问http://ip:8081，来查看flink可视化界面。

通过netcat工具监听9000端口,如果系统没有nc命令，可以通过yum install nc -y来安装。

运行任务

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