Flink的实行模式有以下三种:
前提是我们已经开启了yarnsession的进程，在下图中可以看到启动的id也就是后续使命须要通过此id进行认证，以及使命分配的master主机。
这里启动时间会报错一个ERROR：org.apache.flink.shaded.curator.org.apache.curator.ConnectionState - Authentication failed
查阅资料得知：
该错误是因为，kerberos认证失败，cdh6，并没有启动kerberos。以是该错误可以忽略。但是如果已经开启动了kerberos，这个问题就要解决了。
我们这里没有开启Kerberos，以是这个报错我么可以不管。
Session Mode：会话模式
会话模式须要先启动一个集群，保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。集群启动时全部资源就都已经确定，全部提交的作业会竞争集群中的资源。恰当使命规模小，实行时间短的大量作业。
Flink的作业实行情况会不停保留在集群上，直到会话被显式终止。如许，可以提交多个作业，它们可以共享相同的集群资源和状态，从而实现更高的效率和资源使用。
bin/flink run -yid application_1723708102500_0009 examples/batch/WordCount.jar
紧张的是要添加 -yid 这个参数，不添加这个参数会实行不成功，会报错找不到执使命的cluster。
脚本实行参数：
-n(--container)：TaskManager的数量。(1.10 已经废弃)
-s(--slots)：每个TaskManager的slot数量，默认一个slot一个core，默认每个taskmanager的slot的个数为1，有时可以多一些taskmanager，做冗余。
-jm：JobManager的内存（单位MB)。
-q：表现可用的YARN资源（内存，内核）;
-tm：每个TaskManager容器的内存（默认值：MB）
-nm：yarn 的appName(如今yarn的ui上的名字)。
-d：后台实行。
提交flink使命：
bin/flink run examples/batch/WordCount.jar
Per-Job Mode：单作业模式，我们也是更多的使用这种模式，这个模式会将我们的资源更公道的规划使用。
每个Flink应用步伐作为一个独立的作业被提交和实行。
每次提交的Flink应用步伐都会创建一个独立的作业实行情况，该作业实行情况仅用于实行该特定的作业。
作业完成后，作业实行情况会被开释，集群关闭，资源开释
bin/flink run -m yarn-cluster ./examples/batch/WordCount.jar
常用参数：
--p 步伐默认并行度
下面的参数仅可用于 -m yarn-cluster 模式
--yjm JobManager可用内存，单位兆
--ynm YARN步伐的名称
--yq 查询YARN可用的资源
--yqu 指定YARN队列是哪一个
--ys 每个TM会有多少个Slot
--ytm 每个TM所在的Container可申请多少内存，单位兆
--yD 动态指定Flink参数
-yd 分离模式（后台运行，不指定-yd, 终端会卡在提交的页面上）
Application Mode：应用模式
应用模式算是前2种模式的升级，前2种模式中，Flink步伐代码是在客户端实行，然后客户端提交给JobManager，客户端须要占用大量网络带宽。
应用模式须要为每一个提交的应用单独启动一个JobManager（应用步伐在JobManager实行），也就是创建一个集群。这个JobManager只为实行这一个应用而存在，实行结束之后JobManager关闭。
application 模式使用 bin/flink run-application 提交作业；通过 -t 指定摆设情况，目前 application 模式支持摆设在 yarn 上(-t yarn-application) 和 k8s 上(-t kubernetes-application）；并支持通过 -D 参数指定通用的 运行配置，比如 jobmanager/taskmanager 内存、checkpoint 时间隔断等。
带有 JM 和 TM 内存设置的下令提交，这种方式提交之后会带对应服务器的HDFS的WebUI页面多出一个wordcount_01的文件，该文件记载了步伐运行的结果
./bin/flink run-application -t yarn-application \
-Djobmanager.memory.process.size=1024m \
-Dtaskmanager.memory.process.size=1024m \
-Dyarn.application.name="MyFlinkWordCount" \
./examples/batch/WordCount.jar --output hdfs://ddp54:8020/wordcount_01
在上面例子 的底子上自己设置 TaskManager slots 个数为3，以及指定并发数为3：
./bin/flink run-application -t yarn-application -p 3 \
-Djobmanager.memory.process.size=1024m \
-Dtaskmanager.memory.process.size=1024m \
-Dyarn.application.name="MyFlinkWordCount" \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=3 \
./examples/batch/WordCount.jar --output hdfs://node1:8020/wordcount/output_52
指定并发还可以使用 -Dparallelism.default=3，而且社区目前倾向使用 -D+通用配置取代客户端下令参数(比如 -p)。以是如许写更符合规范：
./bin/flink run-application -t yarn-application \
-Dparallelism.default=3 \
-Djobmanager.memory.process.size=1024m \
-Dtaskmanager.memory.process.size=1024m \
-Dyarn.application.name="MyFlinkWordCount" \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=3 \
./examples/batch/WordCount.jar --output hdfs://node1:8020/wordcount/output_53
以上三种模式就先简述这些，着实尚有很多参数没有用到，我们更多的只须要用到第二种pre-job的模式即可。
Yarn-session模式开启成功后，我们进入SQL-Client界面，在这个界面我们可以写SQL来实现体系之间的交互，我接下来以MySQL与Kafka的交互为例：
首先是要在MySQL数据库创建一些库和表当作source数据源：
- CREATE TABLE src_mysql_order(
- order_id BIGINT,
- store_id BIGINT,
- sales_amt double,
- PRIMARY KEY (`order_id`)
- );
- CREATE TABLE src_mysql_order_detail(
- order_id BIGINT,
- store_id BIGINT,
- goods_id BIGINT,
- sales_amt double,
- PRIMARY KEY (order_id,store_id,goods_id)
- );
- CREATE TABLE dim_store(
- store_id BIGINT,
- store_name varchar(100),
- PRIMARY KEY (`store_id`)
- );
- CREATE TABLE dim_goods(
- goods_id BIGINT,
- goods_name varchar(100),
- PRIMARY KEY (`goods_id`)
- );
- CREATE TABLE dwa_mysql_order_analysis (
- store_id BIGINT,
- store_name varchar(100),
- sales_goods_distinct_nums bigint,
- sales_amt double,
- order_nums bigint,
- PRIMARY KEY (store_id,store_name)
- );
CREATE TABLE src_mysql_order(
order_id BIGINT,
store_id BIGINT,
sales_amt double,
PRIMARY KEY (`order_id`) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysql-cdc',
'hostname' = 'xxx',
'port' = '3306',
'username' = 'xxx',
'password' = 'xxx',
'database-name' = 'xxx',
'table-name' = 'xxx',
'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'false'
);
Sink：对MySQL做完source映射之后，我们要将MySQL的数据导入到Kafka，因此我们也要做一些Kafka表的映射，实行成功界面如下：
CREATE TABLE ods_kafka_order (
order_id BIGINT,
store_id BIGINT,
sales_amt double,
PRIMARY KEY (`order_id`) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'upsert-kafka',
'topic' = 'Kafka主题',
'properties.bootstrap.servers' = 'Kafka集群的IP+端标语',
'key.format' = 'json',
'value.format' = 'json'
);
两张表都映射完成之后，我们先在MySQL添加一些测试用例：
insert into src_mysql_order values
(20221210001,10000,50),
(20221210002,10000,20),
(20221210003,10001,10);
接下来就将MySQL与Kafka实现交互，即将MySQL数据插入到Kafka作业中：
insert into ods_kafka_order_2 select * from src_mysql_order;
在这个过程中，有大概会报错：
这个报错是找不到表的元数据信息，我这里是将表名写错了，这个是比较光荣的，但是尚有一种原因就是：没有MySQLCDC或者Kafka的依靠，导致毗连的元数据信息无法保存到catalog中，因此我们就须要添加MySQLCDC和Kafka的毗连依靠：
进入到Flink安装路径的lib目录下：使用 rz 指令将依靠jar包上传，上传完毕之后使用 scp 指令远程复制给集群的别的呆板，我们的是ddp54、ddp55：
scp -r lib/flink-sql-connector-kafka-1.16.2.jar root@ddp54 PWD/lib
scp -r lib/flink-sql-connector-kafka-1.16.2.jar root@ddp55PWD/lib
Jar包上传完之后，我们在底子平台将Flink集群重启
集群重启之后，我们重新开启一个yarnsession进程来实行后续提交的使命。
进入yarn的web页面来检察进程启动的状况。
接下来我们重走一遍MySQL的source和Kafka的sink流程，走完之后进入SQL client界面实行交互指令，即MySQL数据插入到Kafka，实行完成之后没有报错，但是检察flink的web页面发现并没有作业在实行或实行完成，于是检察日志得知：问题是MySQL的体系时间跟所在地区时间不匹配导致的，我们可以在下令行进行时区的设置，也可以在配置文件中进行时区的设置，我选择了在my.cnf配置文件中进行时区的更改：在[mysqld]下添加默认时区设置即可，与此同时，MySQL也要开启binlog日志，可以保障数据同等性，主要用于复制和数据规复。配置完成之后重启MySQL服务。
开启binlog日志
# 服务ID
server-id=1
# binlog 配置 只要配置了log_bin地址 就会开启
log_bin = /var/lib/mysql/mysql_bin
# 日志存储天数 默认0 永久保存
# 如果数据库会定期归档，发起设置一个存储时间不须要不停存储binlog日志，理论上只须要存储归档之后的日志
expire_logs_days = 30
# binlog最大值
max_binlog_size = 1024M
# 规定binlog的格式，binlog有三种格式statement、row、mixad，默认使用statement，发起使用row格式
binlog_format = ROW
# 在提交n次事务后，进行binlog的落盘，0为不进行强行的刷新操纵，而是由文件体系控制刷新日志文件，如果是在线交易和账有>关的数据发起设置成1，如果是其他数据可以保持为0即可
sync_binlog = 1
检察日志得知是MySQL的时区问题导致使命提交不成功
在 my.cnf 对时区和binlog日志进行修改
上边的MySQL配置完成之后，须要重启MySQL服务
docker restart mysql
接下来在SQL client界面再次实行指令：
insert into ods_kafka_order select * from src_mysql_order;
打开Flink的web界面，发现Flink的作业使命正在实行：
我们在SQL client界面查询MySQL的数据表信息：
SET sql-client.execution.result-mode=tableau;
select * from src_mysql_order;
可以检察插入到MySQL的数据信息和数据的更新信息[Flink中 +I 代表插入数据 ； +U 代表更新数据 ； -U代表撤回数据]
与此同时，我们去Kafka检察数据是否到来，通过Kafka Tool检察到数据已经成功到Kafka。
至此我们实现了MySQL到Kafka的实时数据的接入以及在这个过程中碰到的一些问题以及解决办法。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
