Flink实时大数据处理技术 课后习题及答案 03

（1）如何安装Flink？请简述安装步骤。（2）Flink的集群部署有哪些方式？请简要说明各种方式的优缺点。（3）Yarn和Flink是如何结合使用的，还有其他的资源管理框架可以替代吗？（4）一个基础的Flink项目中包含了哪些依赖，请简述这些依赖的主要作用。（5）请简述Flink设置批处理和流处理模式的具体方法参考答案：答：1).首先从Flink官网下载所需版本的二进制文件。在Flink官网的下载页面（/downloads.html#flink）中，选择需要的Flink版本，然后点击Binaries链接进行下载。2).接着选择flink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz文件下载。3).将Flink上传至CentOS系统本地目录，此处为了后续方便管理，上传目录为/opt/server目录，上传完毕后，使用tar命令进行解压，命令如下：tar-xzvfflink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz4).解压完毕后，为了方便使用flink内置的命令，可以将flink中的bin目录配置到系统环境变量中，在系统/etc/profile文件的最后加入以下内容：exportFLINK_HOME=/opt/server/flink-1.15.0exportPATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin5).使用source命令重新加载配置文件，使其生效。source/etc/profile6).进入到conf目录，找到flink-conf.yaml文件，flink-conf.yaml是Flink的配置文件，用于指定Flink运行时的配置参数。在启动Flink时，Flink会加载该文件，并使用其中的配置参数来初始化Flink运行时环境。7).flink-conf.yaml配置文件通常位于Flink安装目录下的conf目录中。默认情况下，Flink使用的是conf/flink-conf.yaml文件中的配置选项。8).编辑flink-conf.yaml文件，将rest.bind-address参数的localhost值更改为，设置的具体代码如下：rest.bind-address:9).进入到flink的bin目录中，使用命令在本地启动flink程序，此脚本文件位于flink的bin目录中，执行以下指令。start-cluster.sh10).启动完成后，为了能够在外部访问flink集群，还需要关闭Linux系统防火墙，不关闭防火墙会导致无法访问FLink的WebUI界面。答：Standalone模式优点：1.简单易用，不需要依赖其他资源管理器。2.适合在本地开发、测试和小规模部署。缺点：1.不具备资源管理和任务调度的弹性特性，不适合大规模生产环境。2.不支持动态扩缩容。YARN模式优点：1.能够充分利用Hadoop生态系统中的资源管理器。2.提供了弹性的资源管理和任务调度功能。缺点：1.部署和配置较为复杂，需要与Hadoop生态系统整合。2.对于小规模集群可能会存在资源浪费。答：在将Flink任务部署至YARN集群之前，需要安装Hadoop，保证Hadoop版本至少在2.2以上，并启动HDFS及YARN组件。1)．配置免密登录2)．配置Hadoop3)．Flink与Yarn集成编辑/etc/profile文件，设置了HADOOP_CLASSPATH环境变量HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-3.3.0exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinexportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoopexportHADOOP_CLASSPATH=`hadoopclasspath`其中HADOOP_CLASSPATH=hadoopclasspath，是将hadoopclasspath命令的输出结果赋值给HADOOP_CLASSPATH环境变量。hadoopclasspath命令会输出所有必要的Hadoop类的路径，而将这个路径添加到HADOOP_CLASSPATH环境变量中可以让Flink在运行过程中找到必要的Hadoop类。export命令是将该环境变量设置为全局变量，可以被所有子进程继承。除了YARN，还有其他一些资源管理框架可以与Flink结合使用，例如：1).ApacheMesos：Mesos是另一个流行的集群资源管理框架，与YARN类似，可以用于在集群中分配和管理资源。Flink也提供了针对Mesos的集成，使得Flink作业可以在Mesos集群上运行。2).Kubernetes：Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，可以用于管理容器化应用程序的部署、扩展和操作。Flink社区也正在积极开发针对Kubernetes的集成，使得Flink作业可以在Kubernetes集群上运行。答：<dependencies><!--ApacheFlink依赖--><!--这个依赖被标记为"provided"，意味着它在编译和测试时是必需的，但不会被包含在最 终的JAR文件中--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><!--ScalaLibrary，由Flink提供--><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>${scala.version}</version><scope>provided</scope></dependency></dependencies>在<properties>标签中，定义了Maven属性，如项目的源代码编码、Flink版本、目标Java版本、Scala二进制版本、Scala版本以及log4j版本等等。在<dependencies>标签中，定义了Flink相关的依赖项，包括：flink-streaming-scala_${scala.binary.version}：Flink的ScalaStreaming库，用于编写流处理程序。flink-clients：Flink的客户端库，提供了Flink的客户端API。scala-library：Scala标准库。在这些依赖项中，flink-streaming-scala_${scala.binary.version}和flink-clients的作用非常重要，其中flink-streaming-scala_${scala.binary.version}提供了Flink的ScalaStreaming库，而flink-clients提供了Flink的客户端API，这两个库对于编写和执行F