Flink 从 0 到 1 学习 —— Flink 项目如何运行?

前言

之前写了不少 Flink 文章了,也有不少 demo,但是文章写的时候都是在本地直接运行 Main 类的 main 方法,其实 Flink 是支持在 UI 上上传 Flink Job 的 jar 包,然后运行得。最开始在第一篇 《从0到1学习Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 中其实提到过了 Flink 自带的 UI 界面,今天我们就来看看如何将我们的项目打包在这里发布运行。

准备

编译打包

项目代码就拿我之前的文章 《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch 吧,代码地址是在 GitHub 仓库地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/tree/master/flink-learning-connectors/flink-learning-connectors-es6 ,如果感兴趣的可以直接拿来打包试试水。

我们在整个项目 (flink-learning)pom.xml 所在文件夹执行以下命令打包:

1
mvn clean install

然后你会发现在 flink-learning-connectors-es6 的 target 目录下有 flink-learning-connectors-es6-1.0-SNAPSHOT.jar 。

启动 ES

注意你的 Kafka 数据源和 ES 都已经启动好了, 清空了下 ES 目录下的 data 数据,为了就是查看是不是真的有数据存入进来了。

提交 jar 包

将此文件提交到 Flinkserver 上,如下图:

点击下图红框中的”Upload”按钮:

如下图,选中刚刚上传的文件,填写类名,再点击”Submit”按钮即可启动 Job:

查看运行结果

如下图,在 Overview 页面可见正在运行的任务:

你可以看到 Task Manager 中关于任务的 metric 数据
、日志信息以及 Stdout 信息。

查看 Kibana ,此时 ES 中已经有数据了:

我们可以在 flink ui 界面上的 overview cancel 这个 job,那么可以看到 job 的日志:

总结

本篇文章写了下如何将我们的 job 编译打包并提交到 Flink 自带到 Server UI 上面去运行,也算是对前面文章的一个补充,当然了,Flink job 不仅支持这种模式的运行,它还可以运行在 K8s,Mesos,等上面,等以后我接触到再写写。

本文原创地址是: http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/05/Flink-run/ , 未经允许禁止转载。

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Github 代码仓库

https://github.com/zhisheng17/flink-learning/

以后这个项目的所有代码都将放在这个仓库里,包含了自己学习 flink 的一些 demo 和博客

博客

1、Flink 从0到1学习 —— Apache Flink 介绍

2、Flink 从0到1学习 —— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门

3、Flink 从0到1学习 —— Flink 配置文件详解

4、Flink 从0到1学习 —— Data Source 介绍

5、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Source ?

6、Flink 从0到1学习 —— Data Sink 介绍

7、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Sink ?

8、Flink 从0到1学习 —— Flink Data transformation(转换)

9、Flink 从0到1学习 —— 介绍 Flink 中的 Stream Windows

10、Flink 从0到1学习 —— Flink 中的几种 Time 详解

11、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch

12、Flink 从0到1学习 —— Flink 项目如何运行?

13、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka

14、Flink 从0到1学习 —— Flink JobManager 高可用性配置

15、Flink 从0到1学习 —— Flink parallelism 和 Slot 介绍

16、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL

17、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ

18、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HBase

19、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HDFS

20、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Redis

21、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Cassandra

22、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Flume

23、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 InfluxDB

24、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RocketMQ

25、Flink 从0到1学习 —— 你上传的 jar 包藏到哪里去了

26、Flink 从0到1学习 —— 你的 Flink job 日志跑到哪里去了

27、阿里巴巴开源的 Blink 实时计算框架真香

28、Flink 从0到1学习 —— Flink 中如何管理配置?

29、Flink 从0到1学习—— Flink 不可以连续 Split(分流)?

30、Flink 从0到1学习—— 分享四本 Flink 国外的书和二十多篇 Paper 论文

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32、为什么说流处理即未来?

33、OPPO 数据中台之基石:基于 Flink SQL 构建实时数据仓库

34、流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

35、Flink状态管理和容错机制介绍

36、Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

37、360深度实践:Flink与Storm协议级对比

38、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台?只看这一篇就够了

39、Apache Flink 1.9 重大特性提前解读

40、Flink 全网最全资源(视频、博客、PPT、入门、实战、源码解析、问答等持续更新)

41、Flink 灵魂两百问,这谁顶得住?

42、Flink 从0到1学习 —— 如何使用 Side Output 来分流?

43、你公司到底需不需要引入实时计算引擎?

44、一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink

源码解析

1、Flink 源码解析 —— 源码编译运行

2、Flink 源码解析 —— 项目结构一览

3、Flink 源码解析—— local 模式启动流程

4、Flink 源码解析 —— standalone session 模式启动流程

5、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Job Manager 启动

6、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Task Manager 启动

7、Flink 源码解析 —— 分析 Batch WordCount 程序的执行过程

8、Flink 源码解析 —— 分析 Streaming WordCount 程序的执行过程

9、Flink 源码解析 —— 如何获取 JobGraph?

10、Flink 源码解析 —— 如何获取 StreamGraph?

11、Flink 源码解析 —— Flink JobManager 有什么作用?

12、Flink 源码解析 —— Flink TaskManager 有什么作用?

13、Flink 源码解析 —— JobManager 处理 SubmitJob 的过程

14、Flink 源码解析 —— TaskManager 处理 SubmitJob 的过程

15、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink Checkpoint 机制

16、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 序列化机制

17、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 是如何管理好内存的?

18、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-core

19、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-datadog

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22、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-influxdb

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27、Flink 源码解析 —— 如何获取 ExecutionGraph ?

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文章目录
  1. 1. 前言
  2. 2. 准备
    1. 2.1. 编译打包
    2. 2.2. 启动 ES
    3. 2.3. 提交 jar 包
  3. 3. 查看运行结果
  4. 4. 总结
  5. 5. 关注我
  6. 6. Github 代码仓库
  7. 7. 博客
  8. 8. 源码解析
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