Flink之二 Flink安装及入门案例

来源：互联网发布：php博客开发教程编辑：程序博客网时间：2024/05/21 12:42

Flink 安装（集群模式）：

1：下载安装flink的安装包，注意hadoop的版本兼容问题

2：解压安装包，进入conf配置文件目录下，主要配置文件为flink-conf.yaml和slaves,配置flink-conf.yaml解析如下：

2.1 基本配置

jobmanager.rpc.address: localhost1 --jobManager 的IP地址

jobmanager.rpc.port: 6123 --jobManager 的端口，默认为6123

jobmanager.heap.mb --jobManager 的JVM heap大小

taskmanager.heap.mb --taskManager的jvm heap大小设置

taskmanager.numberOfTaskSlots --taskManager中taskSlots个数，最好设置成work节点的CPU个数相等

parallelism.default --并行计算数

fs.default-scheme --文件系统来源

fs.hdfs.hadoopconf: --hdfs置文件路径

jobmanager.web.port -- jobmanager的页面监控端口

2.2 内存管理配置

Flink默认上分配taskmanager.heap.mb配置值得70%留它管理，内存的管理让flinK批量处理效果很高；并且flink不会出现OutMemoryException的问题，因为flink知道预留多少内存来执行程序；如果flink运行的程序所需要的内存超过了它所管理的内存，Flink就可以利用磁盘；总而言之，flink的内存管理提高了鲁棒性和系统的速度；下面就介绍管理内存的配置文件：

taskmanager.memory.fraction --管理内存的百分比，默认0.7

taskmanager.memory.size --taskManager 具体管理内存的大小；此配置重写taskmanager.memory.fraction的配置

taskmanager.memory.segment-size --内存管理器所使用的内存缓冲区的大小和网络堆栈字节

taskmanager.memory.preallocate --taskmanager是否启动时管理所有的内存

2.3 slaves 中配置节点机器的ip或主机名

3：启动flink

4：进入web监控页面

若见到上图页面，就说明flink配置成功了，下面就以wordcount为案例运行，案例代码如下：

public class FlinkWordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {        final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        DataSet<String> text = env.fromElements(            "hadoop hive?",            "think hadoop hive sqoop hbase spark flink?");        DataSet<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text            .flatMap(new LineSplitter())            .groupBy(0)            .sum(1);        wordCounts.print();    }    public static class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {        @Override        public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {            for (String word : line.split("\\W+")) {                out.collect(new Tuple2<String, Integer>(word, 1));            }        }    }}

以上代码进行打包上传；上传后执行提交命令：

打印结果如下：

web页面监控

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