flink-1.13.1 cdh6.3.2

《Flink 1.13.1 在 CDH 6.3.2 上的部署详解》 Apache Flink 是一个开源的流处理框架，提供低延迟、高性能的实时数据处理能力。版本1.13.1是Flink的一个重要里程碑，它引入了多项优化和改进，增强了稳定性和用户体验。CDH（Cloudera Data Hub）6.3.2 是一款流行的Hadoop生态系统集成平台，支持多种大数据处理工具，包括Flink。本文将详细介绍如何在CDH 6.3.2上部署和运行Flink 1.13.1。 我们需要理解CDH 6.3.2的环境。CDH是一个包含Hadoop、Hive、HBase、Spark等组件的统一平台，提供了企业级的大数据处理能力。对于Flink的部署，CDH提供了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，确保Flink作业能在集群中高效地调度和执行。 在开始部署之前，确保你的CDH集群已经安装并配置完毕，所有必要的服务如YARN、HDFS等都在正常运行。接下来，我们将使用提供的压缩包文件进行部署： 1. **FLINK_ON_YARN-1.13.1.jar**：这是Flink的YARN客户端jar包，用于在YARN环境中提交和管理Flink任务。它包含了运行Flink JobManager和TaskManager所需的所有依赖。 2. **FLINK-1.13.1.jar**：这是Flink的核心库，包含了Flink的API和实现，用于开发和运行Flink程序。 3. **manifest.json**：这是Parcel的元数据文件，包含了Flink 1.13.1的版本信息和依赖关系，用于CDH的Parcel分发系统。 4. **FLINK-1.13.1-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel**：这是一个Parcel格式的文件，包含了Flink的二进制发行版，适用于Scala 2.11和CentOS 7的环境。Parcel是CDH的软件分发机制，能够简化在CDH集群上的安装和升级过程。 5. **FLINK-1.13.1-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel.sha**：这是Parcel文件的SHA校验和，用于验证文件的完整性和安全性。 部署步骤如下： 1. **导入Parcel**：将`FLINK-1.13.1-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel`上传到CDH的Parcel仓库，并验证其完整性（使用SHA校验和）。 2. **激活Parcel**：在CDH的管理界面中，激活该Parcel，使其分发到集群的所有节点。 3. **配置Flink**：在每个节点上，配置`conf/flink-conf.yaml`，设置Flink与CDH的交互参数，如YARN的资源配置、日志路径等。 4. **启动Flink服务**：通过`flink-yarn-session.sh`或`flink-standalone.sh`命令启动Flink服务。 5. **提交作业**：使用`FLINK_ON_YARN-1.13.1.jar`提交你的Flink作业到YARN。 6. **监控和管理**：通过Flink的Web UI或CDH的管理界面监控作业状态，进行作业管理和故障排查。 总结，Flink 1.13.1在CDH 6.3.2上的部署是一个集成了Parcel分发、YARN资源管理和Flink配置的过程。正确配置和使用这些文件可以确保Flink作业在CDH集群上高效、稳定地运行，为大数据实时处理提供强大支持。在实际操作中，还需要注意网络环境、权限设置以及集群资源的合理分配，以达到最佳性能。