树莓派 3B 搭建 Flink 集群
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今天的实战是用两台树莓派 3B 组建 Flink1.7 集群环境,模式是独立集群(Cluster Standalone);
操作步骤
准备操作系统;
安装 JDK;
配置 host;
安装 Flink1.7;
配置参数;
设置两台树莓派相互 SSH 免密码登录;
启动 Flink 集群环境;
部署一个 Flink 应用,验证环境是否正常;
树莓派操作系统
两台树莓派的操作系统都是 64 位 Debian,详细的安装步骤请参考《树莓派 3B 安装 64 位操作系统(树莓派无需连接显示器键盘鼠标)》
安装 JDK
安装 JDK 的操作步骤在《树莓派 3B 安装 64 位操作系统(树莓派无需连接显示器键盘鼠标)》一文中有详细说明,就不在此赘述了,注意两台机器都要安装;
安装 Flink1.7
安装 Flink 的操作在两台树莓派上都要做,操作步骤一模一样,如下:
在 Flink 官网下载,地址是:https://flink.apache.org/downloads.html
如下图,选择红框中的版本:
下载的 Flink 安装包文件是 flink-1.7.0-bin-hadoop28-scala_2.11.tgz,放在此位置:/usr/local/work;
在/usr/local/work 目录下执行命令 tar -zxvf flink-1.7.0-bin-hadoop28-scala_2.11.tgz 解压,会生成一个文件夹:flink-1.7.0
机器情况
两台树莓派 3B 的 IP 地址、hostname 等信息如下列表所示:
配置
注意,接下来的四步配置,请在 dubhe、merak 这两台机器上各执行一次,操作的步骤内容一模一样:
打开/etc/hosts 文件,增加以下两行(请按照您的机器 IP 情况来写):
打开文件**/usr/local/work/flink-1.7.0/conf/flink-conf.yaml**,一共修改了以下四个配置:
jobmanager.rpc.address 是 master 的地址,jobmanager.heap.size 是 jobmanager 的堆上限,taskmanager.heap.size 是 taskmanager 的堆上限,taskmanager.numberOfTaskSlots 是 taskmanager 上的 slot 数量;
打开文件**/usr/local/work/flink-1.7.0/conf/masters**,里面只保留以下这一行内容,表示 dubhe 做 master:
打开文件**/usr/local/work/flink-1.7.0/conf/slaves**,里面只保留以下这一行内容,表示 merak 做 slave:
至此,配置完成,可以启动集群了;
启动集群
在 dubhe 执行以下命令即可启动整个集群:
控制台提示输入 merak 的 root 账号密码,输入并回车,启动完成:
在浏览器输入地址:http://192.168.1.102:8081 ,可以看到该集群环境的 web 页面,如下图所示:
至此,集群环境的搭建和启动都已完成,接下来就是测试和验证了;
配置 SSH 免密码登录(可选步骤)
启动集群时要求输入 merak 的密码,略有些麻烦,另外用 stop-cluster.sh 停止集群时也要输入 merak 的密码,因此推荐您配置这两台机器的 SSH 免密码登录,具体操作步骤可以参考文章《Docker 下,实现多台机器之间相互 SSH 免密码登录》,虽然标题是"Docker 下",但文中的设置在树莓派上同样生效;
验证集群环境
为了验证集群环境是否正常,我准备了一个 Flink 应用,该应用是基于官方的经典 demo 改造的,可以消费来自维基百科的实时消息,实时计算每个编辑者 15 秒内修改的字节数,这个应用被构建成文件 wikipediaeditstreamdemo-1.0-SNAPSHOT.jar,下载地址:https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/10870815
PS:下载资源需要消耗您一个 CSDN 积分,作者想设置成免费下载,但一分是系统的最低要求;
将下载好的 wikipediaeditstreamdemo-1.0-SNAPSHOT.jar 文件,通过网页提交,操作步骤如下图:
点击下图红框中的 Upload 按钮,将文件提交:
按照下图的步骤设置参数,其中红框 2 中的 com.bolingcavalry.StreamingJob 是应用类名,红框 3 是并行度,当前环境只有两个 task slot,因此设置成 2,点击了红框 4 中的 Submit 按钮后任务启动了:
如下图就是对维基百科的数据做实时计算后的输出结果:
关于这个 Flink 应用的详情,您可以参考文章《Flink实战:消费Wikipedia实时消息》;
至此,Flink 集群的搭建和相关验证都已完成,由于硬件限制无法做复杂的计算和处理,但这个环境作为学习和实验环境来使用还是挺适合的,希望本文能给您在搭建环境时提供一些参考;
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