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更新时间：2024-06-27 GMT+08:00
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编译并调测Flink应用

操作场景

在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。

基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。

操作步骤

  1. 在IntelliJ IDEA中，在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。

    1. 在IDEA主页面，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。
    2. 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”，单击“+”并选择“JAR > Empty”。
      图1 添加Artifacts
    3. 您可以根据实际情况设置Jar包的名称、类型以及输出路径。
      图2 设置基本信息
    4. 选中“'FlinkStreamJavaExample' compile output”，右键选择“Put into Output Root”。然后单击“Apply”。
      图3 Put into Output Root
    5. 最后单击“OK”完成配置。

  2. 生成Jar包。

    1. 在IDEA主页面，选择“Build > Build Artifacts...”。
      图4 Build Artifacts
    2. 在弹出的菜单中，选择“FlinkStreamJavaExample > Build”开始生成Jar包。
      图5 Build
    3. 当Event log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功。您可以从1.c中配置的路径下获取到Jar包。 
      21:25:43 Compilation completed successfully in 36 sec

  3. 将2中生成的Jar包（如FlinkStreamJavaExample.jar）复制到Linux环境的Flink运行环境下（即Flink客户端），如“/opt/client”。然后在该目录下创建“conf”目录，将需要的配置文件复制至“conf”目录，具体操作请参考准备运行环境，运行Flink应用程序。

    在Linux环境中运行Flink应用程序，需要先启动Flink集群。在Flink客户端下执行yarn session命令，启动flink集群。执行命令例如： 
    bin/yarn-session.sh -jm 1024 -tm 1024
    • 执行yarn-session.sh之前，应预先将Flink应用程序的运行依赖包复制到客户端目录{client_install_home}/Flink/flink/lib下，应用程序运行依赖包请参考参考信息。
    • 不同的样例工程使用的依赖包可能会有冲突，在运行新的样例工程时需删除旧的样例工程复制至户端目录{client_install_home}/Flink/flink/lib下的依赖包。
    • 执行yarn-session.sh之前，请在客户端安装目录执行source bigdata_env命令。
    • yarn-session.sh命令需进入“/Flink客户端安装目录/Flink/flink”目录执行，例如“/opt/client/Flink/flink”。
    • 在Flink任务运行过程中禁止重启HDFS服务或者重启所有DataNode实例，否则可能会导致任务失败，并可能导致应用部分临时数据无法清空。
    • 请确保Jar包和配置文件的用户权限与Flink客户端一致，例如都是omm用户，且权限为755。
    • 运行DataStream（Scala和Java）样例程序。

      在终端另开一个窗口，进入Flink客户端目录，调用bin/flink run脚本运行代码。

      • Java 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample /opt/client/FlinkStreamJavaExample.jar --filePath /opt/log1.txt,/opt/log2.txt --windowTime 2
      • Scala 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamScalaExample /opt/client/FlinkStreamScalaExample.jar --filePath /opt/log1.txt,/opt/log2.txt --windowTime 2

      “log1.txt”、“log2.txt”需放在每个部署了Yarn NodeManager实例的节点上，权限为755。

      表1 参数说明

      参数名称

      说明

      <filePath>

      指本地文件系统中文件路径，每个节点都需要放一份/opt/log1.txt和/opt/log2.txt。可以默认，也可以设置。

      <windowTime>

      指窗口时间大小，以分钟为单位。可以默认，也可以设置。
    • 运行向Kafka生产并消费数据样例程序（Scala和Java语言）。

      生产数据的执行命令启动程序。

      bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar <topic> <bootstrap.servers> [security.protocol] [sasl.kerberos.service.name] [ssl.truststore.location] [ssl.truststore.password]
      消费数据的执行命令启动程序。 
      bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar <topic> <bootstrap.servers> [security.protocol] [sasl.kerberos.service.name] [ssl.truststore.location] [ssl.truststore.password]
      表2 参数说明

      参数名称

      说明

      是否必须配置

      topic

      表示Kafka主题名。

      是

      bootstrap.server

      表示broker集群ip/port列表。

      是

      security.protocol

      运行参数可以配置为PLAINTEXT（可不配置）/SASL_PLAINTEXT/SSL/SASL_SSL四种协议，分别对应FusionInsight Kafka集群的21005/21007/21008/21009端口。

      • 如果配置了SASL，则必须配置sasl.kerberos.service.name为kafka，并在conf/flink-conf.yaml中配置security.kerberos.login相关配置项。
      • 如果配置了SSL，则必须配置ssl.truststore.location和ssl.truststore.password，前者表示truststore的位置，后者表示truststore密码。

      否

      说明：
      • 该参数未配置时为非安全Kafka。
      • 如果需要配置SSL，truststore.jks文件生成方式可参考“Kafka开发指南 > 客户端SSL加密功能使用说明”章节。

      四种类型实际命令示，以ReadFromKafka为例，集群域名为“HADOOP.COM”：

      • 命令1： 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar --topic topic1 --bootstrap.servers 10.96.101.32:9092
      • 命令2： 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar --topic topic1 --bootstrap.servers 10.96.101.32:21005 --security.protocol PLAINTEXT --sasl.kerberos.service.name kafka --kerberos.domain.name 
hadoop.hadoop.com
      • 命令3： 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar --topic topic1 --bootstrap.servers 10.96.101.32:9093 --security.protocol SSL --ssl.truststore.location /home/truststore.jks --ssl.truststore.password xxx
      • 命令4： 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.ReadFromKafka /opt/client/FlinkKafkaJavaExample.jar --topic topic1 --bootstrap.servers 10.96.101.32:21005 --security.protocol PLAINTEXT --sasl.kerberos.service.name kafka --ssl.truststore.location config/truststore.jks --ssl.truststore.password xxx --kerberos.domain.name hadoop.hadoop.com
    • 运行异步Checkpoint机制样例程序（Scala和Java语言）。

      为了丰富样例代码，Java版本使用了Processing Time作为数据流的时间戳，而Scala版本使用Event Time作为数据流的时间戳。具体执行命令参考如下：

      将Checkpoint的快照信息保存到HDFS。
      • Java 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkProcessingTimeAPIMain /opt/client/FlinkCheckpointJavaExample.jar --chkPath hdfs://hacluster/flink/checkpoint/
      • Scala 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkEventTimeAPIChkMain /opt/client/FlinkCheckpointScalaExample.jar --chkPath hdfs://hacluster/flink/checkpoint/
      • Checkpoint源文件路径：flink/checkpoint/fd5f5b3d08628d83038a30302b611/chk-X/4f854bf4-ea54-4595-a9d9-9b9080779ffe

        flink/checkpoint //指定的根目录。

        fd5f5b3d08628d83038a30302b611 //以jobID命名的第二层目录。

        chk-X // "X"为checkpoint编号，第三层目录。

        4f854bf4-ea54-4595-a9d9-9b9080779ffe //checkpoint源文件。

      • Flink在集群模式下checkpoint将文件放到HDFS，本地路径只支持Flink的local模式，便于调测。
    • 运行Pipeline样例程序。
      • Java
        1. 启动发布者Job 
          bin/flink run -p 2 --class com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipelineNettySink /opt/client/FlinkPipelineJavaExample.jar
        2. 启动订阅者Job1 
          bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipelineNettySource1 /opt/client/FlinkPipelineJavaExample.jar
        3. 启动订阅者Job2 
          bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipelineNettySource2 /opt/client/FlinkPipelineJavaExample.jar
      • Scala
        1. 启动发布者Job 
          bin/flink run -p 2 --class com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySink /opt/client/FlinkPipelineScalaExample.jar
        2. 启动订阅者Job1 
          bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySource1 /opt/client/FlinkPipelineScalaExample.jar
        3. 启动订阅者Job2 
          bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.TestPipeline_NettySource2 /opt/client/FlinkPipelineScalaExample.jar
    • 运行Stream SQL Join样例程序。
      1. 启动程序向Kafka生产，Kafka配置可参考运行向Kafka生产并消费数据... 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka /opt/client/FlinkStreamSqlJoinExample.jar --topic topic-test --bootstrap.servers xxx.xxx.xxx.xxx:9092
      2. 在集群内任一节点启动netcat命令，等待应用程序连接。 
        netcat -l -p 9000

        若回显提示“command not found”，请用户自行安装netcat工具后再次执行。

      3. 启动程序接受Socket数据，并执行联合查询。 
        bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket /opt/client/FlinkStreamSqlJoinExample.jar --topic topic-test --bootstrap.servers xxx.xxx.xxx.xxx:9092 --hostname xxx.xxx.xxx.xxx --port 9000

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