flink1.12.x per-job cluster模式（yarn-cluster）-测试SocketWindowWordCount 作者：马育民 • 2021-12-22 14:38 • 阅读：10452 # 注意 需要启动 yarn，命令如下： ``` /program/bin/hadoop.sh start ``` # 说明 [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_15-12-24.png) 1. 启动 tcp服务器 2. 将flink的例子：`SocketWindowWordCount` 提交到集群 3. `SocketWindowWordCount` 启动后，连接 tcp服务器 4. tcp服务器输入单词，`SocketWindowWordCount` 接收到单词后，计算 `wordcount` ### 源代码 [SocketWindowWordCount类源代码](https://www.malaoshi.top/show_1IX2SAb7RsHl.html "SocketWindowWordCount类源代码") # 启动 tcp服务器 监听 socket ，接收传入的数据，计算 wordcount ### 安装 linux可能没有该软件，需要安装，命令如下： ``` yum install nc -y ``` ### 启动 tcp 服务器 ``` nc -lk 9090 ``` # 提交 jar 到 yarn 集群 新开一个 SSH 窗口，执行下面命令： ``` cd /program/flink-1.12.5 ``` ``` flink run -m yarn-cluster /program/flink-1.12.5/examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --hostname hadoop1 --port 9090 ``` **解释：** - `-m`：指定提交到哪台主机上 - `yarn-cluster`：表示提交到 `yarn` 集群上 - `--hostname`：连接tcp的服务器 - `--port`：连接tcp的端口 ### 执行结果 如下图： [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_09-30-18.png) 红框处： - `http://hadoop2:43659`：flink web 管理页面 - `application_1640089376019_0015`：yarn id，在 yarn web 网页中查看该任务 ### flink web ui [](/upload/0/0/1IX49k4CpVH8.png) [](/upload/0/0/1IX49k4V3ukB.png) [](/upload/0/0/1IX49k6p6xNQ.png) ### yarn web 访问：http://hadoop2:8088/ ，如下图，可见消耗资源还是很大的 [](/upload/0/0/1IX49k4fDyRE.png) # 测试：输入单词 在 **tcp服务器** 端输入单词，如下： ``` aaa bbb ccc aaa ccc aaa ``` 在 flink 控制台中没有打印，因为是集群运行 # 查看打印结果-flink web 方式 通过 上面 web网页：http://hadoop2:43659 查看，如下图： [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_09-47-26.png) [](https://www.malaoshi.top/upload/0/0/1GW39dJXVk03.png) 可以看出，一次统计一行数据 `aaa bbb ccc aaa ccc aaa` # 继续测试 在 tcp服务器 端输入单词，如下： ``` 李雷 lucy 李雷 韩梅梅 李雷 lili lucy 韩梅梅 韩梅梅 李雷 ``` 查看打印结果，如下图： [](https://www.malaoshi.top/upload/0/0/1GW39dNAMN8H.png) # 查看打印结果-yarn 方式 访问：http://hadoop2:8088 ，如下： [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_14-34-41.png) [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_14-35-17.png) [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_14-35-48.png) **注意：**上图可知，在 `hadoop2` 和 `hadoop3` 上运行 [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_14-36-02.png) [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_14-36-09.png) # 在 yarn 查看任务 访问：http://hadoop2:8088 ，如下： [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_10-04-17.png) 点击下图红框处，也会显示 flink web ： [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/flink/Snipaste_2021-12-22_10-04-42.png) # 查看进程 在上面可知，在 `hadoop2`、`hadoop3` 上运行 ### hadoop2 在 `hadoop2` 上运行 `jps`，可查看下面进程： ``` 7545 YarnJobClusterEntrypoint ``` ### hadoop3 在 `hadoop3` 上运行 `jps`，可查看下面进程： ``` 14547 YarnTaskExecutorRunner ``` # 停止任务 **注意：** `ctrl+c` 只会将任务切换到后台，**不会退出任务** ### flink web 停止 [](/upload/0/0/1IX49k9dzZqX.png) 点击下图的 `Cancel Job` ： [](/upload/0/0/1IX49k9u2LQc.png) ### 命令停止 需要通过下面命令 kill 任务： ``` yarn application --kill yarn的任务id ``` ### 查看 yarn 的任务id [](/upload/0/0/1IX49kC6lwWg.png) ### 例子 ``` yarn application --kill application_1664713263689_0008 ``` 原文出处：/show_1IX2SAcIevhv.html