通过安装包方式部署

下载地址

https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.7.2/flink-1.7.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz

下载之后 解压

启动flink

访问flink web ui

http://localhost:8081

运行flink demo程序

• 启动7777端口服务
  

nc -lk 7777

• 运行flink wordcount streamjar包传入 7777端口
  

bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 7777

• 通过web ui查看启动情况
  

可以看到该任务进行运行

• 在7777的服务里面输入内容
  

• 查看日志
  

tail -f flink*.out

• 关闭7777服务
  

可以看到该任务已经结束了

总结以上流程

任务执行细节详见

流处理开源框架Flink原理简介和使用

简单使用了flink之后，接下来咱刨析下flink运行的原理

原理介绍

Flink运行组件

Flink是通过Java和Scala实现的 所以所有组件都运行在Java虚拟机上

• 作业管理器(JobManager)

  • 控制一个应用程序执行的主进程 每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制执行

  • JobManager会先接受到要执行的应用程序 这个应用程序会包括作业图(JobGraph)、逻辑数据流图(logical dataflow graph)和打包了所有类、库和其他资源的jar包

  • JobManager会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图 这个图叫做执行图（ExecutionGraph） 包含了所有可以并发执行的任务

  • JobManager 会向资源器 （ResourceManager）请求执行任务必要的资源 也就是任务管理器(TaskManager)上的插槽（slot） 一旦它获取到了足够的资源 就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。而在执行的过程中 JobManager会负责所有需要中央协调的操作 比如检查点(CheckPoints)的协调

• 任务管理器（TaskManager）

  • Flink中的工作进程 通过在Flink中会有多个TaskManager运行 每一个TaskManager会包含一定数量的slot插槽。插槽的数量限制了TaskManager能够执行的任务数量

  • 在执行过程中 一个TaskManager可以和其他运行在同一应用程序的TaskManager交换数据

• 资源管理器(ResouceManager)

  • 主要负责管理任务管理器（TaskManager）的插槽（slot） TaskManager插槽是Flink中定义的处理资源单元

  • Flink为不同的环境和不同的资源管理工具提供了不同的资源管理器 比如 Yarn、Mesos、K8s、standalone部署

  • 当JobManager申请插槽资源时 ResourceManager会将有空闲插槽的TaskManager分配给JobManager 如果ResourceManager没有足够的插槽来满足JobManager请求 还可以向资源提供平台发起会话 以提供启动TaskManager进程的容器 。ResourceManager还负责终止空闲的TaskManager 释放计算资源

• 分发器(Dispatcher)

  • 可以跨作业运行 它为应用提交提供了Rest接口

  • 当一个任务被提交时 分发器就会启动并将应用移交给一个JobManager

  • Dispatcher也会启动一个Web UI 用来方便展示和监控作业执行信息

  • Dispatcher在架构中可能不是必须的 取决于应用提交运行的方式

任务提交流程

如果部署的集群环境不同（例如 YARN，Mesos，Kubernetes，standalone 等），其中一些步骤可以被省略，或是有些组件会运行在同一个 JVM 进程中

• 将 Flink 集群部署到 YARN
  

• Flink 任务提交后

• Client 向 HDFS 上传 Flink 的 Jar 包和配置

• 之后向 Yarn ResourceManager 提交任务

• ResourceManager 分配 Container 资源并通知对应的 NodeManager 启动 ApplicationMaster

• ApplicationMaster 启动后加载 Flink 的 Jar 包和配置构建环境

• 然后启动 JobManager

• 之后 ApplicationMaster 向 ResourceManager 申 请 资 源 启 动 TaskManager

• ResourceManager 分 配 Container 资 源 后

• 由 ApplicationMaster 通 知 资 源 所 在 节 点 的 NodeManager 启 动 TaskManager

• NodeManager 加载 Flink 的 Jar 包和配置构建环境并启动 TaskManager

• TaskManager 启动后向 JobManager 发送心跳包，并等待 JobManager 向其分配任务