当前位置：首页 > news >正文

Flink 客户端操作命令及可视化工具

news 文章来源：https://blog.csdn.net/zhengzhaoyang122/article/details/135187846 2025/4/20 10:42:08

Flink提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互。下面主要从Flink命令行、Scala Shell、SQL Client、Restful API和 Web五个方面进行整理。

在Flink安装目录的bin目录下可以看到flink，start-scala-shell.sh和sql-client.sh等文件，这些都是客户端操作的入口。
[点击并拖拽以移动]

flink 常见操作：可以通过 -help 查看帮助

run 运行任务

-d：以分离模式运行作业
-c：如果没有在jar包中指定入口类，则需要在这里通过这个参数指定；
-m：指定需要连接的jobmanager(主节点)地址，使用这个参数可以指定一个不同于配置文件中的jobmanager，可以说是yarn集群名称；
-p：指定程序的并行度。可以覆盖配置文件中的默认值；
-s：保存点savepoint的路径以还原作业来自（例如hdfs:///flink/savepoint-1537)；

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink run -d examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar 
Executing TopSpeedWindowing example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
Job has been submitted with JobID dce7b69ad15e8756766967c46122736f

就可以看到我们提交的JobManager，默认是一个并发。
[点击并拖拽以移动]

点进去就可以看到详细的信息
[点击并拖拽以移动]

点击左侧TaskManager —Stdout能看到具体输出的日志信息。
[点击并拖拽以移动]

或者查看TaskManager节点的log目录下的*.out文件，也能看到具体的输出信息。
[点击并拖拽以移动]

list 查看任务列表

-m：jobmanager<arg>作业管理器（主）的地址连接。

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink list -m 127.0.0.1:8081
Waiting for response...
------------------ Running/Restarting Jobs -------------------
09.07.2020 16:44:09 : dce7b69ad15e8756766967c46122736f : CarTopSpeedWindowingExample (RUNNING)
--------------------------------------------------------------
No scheduled jobs.

Stop 停止任务

需要指定jobmanager的ip:prot和jobId。如下报错可知，一个job能够被stop要求所有的source都是可以stoppable的，即实现了 StoppableFunction接口。

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink stop -m 127.0.0.1:8081 dce7b69ad15e8756766967c46122736f
Suspending job "dce7b69ad15e8756766967c46122736f" with a savepoint.------------------------------------------------------------The program finished with the following exception:org.apache.flink.util.FlinkException: Could not stop with a savepoint job "dce7b69ad15e8756766967c46122736f".at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.lambda$stop$5(CliFrontend.java:458)

StoppableFunction接口如下，属于优雅停止任务。

 /*** @Description 需要 stoppabel 的函数必须实现此接口，例如流式任务 source**               stop() 方法在任务收到 stop信号的时候调用*               source 在接收到这个信号后，必须停止发送新的数据优雅的停止。* @Date 2020/7/9 17:26*/@PublicEvolvingpublic interface StoppableFunction {/*** 停止 source，与 cancel() 不同的是，这是一个让 source优雅停止的请求。* 等待中的数据可以继续发送出去，不需要立即停止*/void stop();
}

Cancel 取消任务

如果在conf/flink-conf.yaml里面配置state.savepoints.dir，会保存savepoint，否则不会保存savepoint。（重启）

state.savepoints.dir: file:///tmp/savepoint

执行 Cancel命令 取消任务

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink cancel -m 127.0.0.1:8081 -s e8ce0d111262c52bf8228d5722742d47
DEPRECATION WARNING: Cancelling a job with savepoint is deprecated. Use "stop" instead.
Cancelling job e8ce0d111262c52bf8228d5722742d47 with savepoint to default savepoint directory.
Cancelled job e8ce0d111262c52bf8228d5722742d47. Savepoint stored in file:/tmp/savepoint/savepoint-e8ce0d-f7fa96a085d8.

也可以在停止的时候显示指定savepoint目录

1 [root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink cancel -m 127.0.0.1:8081 -s /tmp/savepoint f58bb4c49ee5580ab5f27fdb24083353
DEPRECATION WARNING: Cancelling a job with savepoint is deprecated. Use "stop" instead.
Cancelling job f58bb4c49ee5580ab5f27fdb24083353 with savepoint to /tmp/savepoint.
Cancelled job f58bb4c49ee5580ab5f27fdb24083353. Savepoint stored in file:/tmp/savepoint/savepoint-f58bb4-127b7e84910e.

取消和停止（流作业）的区别如下：
● cancel()调用，立即调用作业算子的cancel()方法，以尽快取消它们。如果算子在接到cancel()调用后没有停止，Flink将开始定期中断算子线程的执行，直到所有算子停止为止。
● stop()调用 ，是更优雅的停止正在运行流作业的方式。stop()仅适用于source实现了StoppableFunction接口的作业。当用户请求停止作业时，作业的所有source都将接收stop()方法调用。直到所有source正常关闭时，作业才会正常结束。这种方式，使作业正常处理完所有作业。

触发 savepoint

当需要生成savepoint文件时，需要手动触发savepoint。如下，需要指定正在运行的 JobID 和生成文件的存放目录。同时，我们也可以看到它会返回给用户存放的savepoint的文件名称等信息。

 [root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink run -d examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar Executing TopSpeedWindowing example with default input data set.Use --input to specify file input.Printing result to stdout. Use --output to specify output path.Job has been submitted with JobID 216c427d63e3754eb757d2cc268a448d[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink savepoint -m 127.0.0.1:8081 216c427d63e3754eb757d2cc268a448d /tmp/savepoint/Triggering savepoint for job 216c427d63e3754eb757d2cc268a448d.Waiting for response...Savepoint completed. Path: file:/tmp/savepoint/savepoint-216c42-154a34cf6bfdYou can resume your program from this savepoint with the run command.

savepoint和checkpoint的区别：
● checkpoint是增量做的，每次的时间较短，数据量较小，只要在程序里面启用后会自动触发，用户无须感知；savepoint是全量做的，每次的时间较长，数据量较大，需要用户主动去触发。
● checkpoint是作业failover的时候自动使用，不需要用户指定。savepoint一般用于程序的版本更新，bug修复，A/B Test等场景，需要用户指定。

从指定 savepoint 中启动

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink run -d -s /tmp/savepoint/savepoint-f58bb4-127b7e84910e/ examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar 
Executing TopSpeedWindowing example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
Job has been submitted with JobID 1a5c5ce279e0e4bd8609f541b37652e2

查看JobManager的日志能够看到Reset the checkpoint ID为我们指定的savepoint文件中的ID
[点击并拖拽以移动]

modify 修改任务并行度

这里修改master的conf/flink-conf.yaml将task slot数修改为4。并通过xsync分发到两个slave节点上。

taskmanager.numberOfTaskSlots: 4

修改参数后需要重启集群生效：关闭/启动集群

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/stop-cluster.sh && bin/start-cluster.sh 
Stopping taskexecutor daemon (pid: 8236) on host hadoop2.
Stopping taskexecutor daemon (pid: 8141) on host hadoop3.
Stopping standalonesession daemon (pid: 22633) on host hadoop1.
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host hadoop1.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop2.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop3.

启动任务

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink run -d examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar 
Executing TopSpeedWindowing example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
Job has been submitted with JobID 2e833a438da7d8052f14d5433910515a

从页面上能看到Task Slots总计变为了8，运行的Slot为1，剩余Slot数量为7。
[点击并拖拽以移动]

这时候默认的并行度是1
[点击并拖拽以移动]

Flink1.0版本命令行flink modify已经没有这个行为了，被移除了。。。Flink1.7上是可以运行的。

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink modify -p 4 cc22cc3d09f5d65651d637be6fb0a1c3
"modify" is not a valid action.

Info 显示程序的执行计划

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/flink info examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar 
----------------------- Execution Plan -----------------------
{"nodes":[{"id":1,"type":"Source: Custom Source","pact":"Data Source","contents":"Source: Custom Source","parallelism":1},{"id":2,"type":"Timestamps/Watermarks","pact":"Operator","contents":"Timestamps/Watermarks","parallelism":1,"predecessors":[{"id":1,"ship_strategy":"FORWARD","side":"second"}]},{"id":4,"type":"Window(GlobalWindows(), DeltaTrigger, TimeEvictor, ComparableAggregator, PassThroughWindowFunction)","pact":"Operator","contents":"Window(GlobalWindows(), DeltaTrigger, TimeEvictor, ComparableAggregator, PassThroughWindowFunction)","parallelism":1,"predecessors":[{"id":2,"ship_strategy":"HASH","side":"second"}]},{"id":5,"type":"Sink: Print to Std. Out","pact":"Data Sink","contents":"Sink: Print to Std. Out","parallelism":1,"predecessors":[{"id":4,"ship_strategy":"FORWARD","side":"second"}]}]}
--------------------------------------------------------------

拷贝输出的json内容，粘贴到这个网站：http://flink.apache.org/visualizer/可以生成类似如下的执行图。

[点击并拖拽以移动]

可以与实际运行的物理执行计划进行对比。
[点击并拖拽以移动]

SQL Client Beta

进入 Flink SQL

[root@hadoop1 flink-1.10.1]# bin/sql-client.sh embedded

Select查询，按Q退出如下界面；

Flink SQL> select 'hello word';SQL Query Result (Table)Table program finished.                                                                                       Page: Last of 1                                                                                         Updated: 16:37:04.649EXPR$0hello wordQ Quit                                         + Inc Refresh                                  G Goto Page                                    N Next Page                                    O Open Row
R Refresh                                      - Dec Refresh                                  L Last Page                                    P Prev Page

打开http://hadoop1:8081能看到这条select语句产生的查询任务已经结束了。这个查询采用的是读取固定数据集的Custom Source，输出用的是Stream Collect Sink，且只输出一条结果。
[点击并拖拽以移动]

[点击并拖拽以移动]

explain 查看 SQL 的执行计划。

Flink SQL> explain SELECT name, COUNT(*) AS cnt FROM (VALUES ('Bob'), ('Alice'), ('Greg'), ('Bob')) AS NameTable(name) GROUP BY name;
== Abstract Syntax Tree ==         //抽象语法树
LogicalAggregate(group=[{0}], cnt=[COUNT()])
+- LogicalValues(type=[RecordType(VARCHAR(5) name)], tuples=[[{ _UTF-16LE'Bob' }, { _UTF-16LE'Alice' }, { _UTF-16LE'Greg' }, { _UTF-16LE'Bob' }]])== Optimized Logical Plan ==      //优化后的逻辑执行计划
GroupAggregate(groupBy=[name], select=[name, COUNT(*) AS cnt])
+- Exchange(distribution=[hash[name]])+- Values(type=[RecordType(VARCHAR(5) name)], tuples=[[{ _UTF-16LE'Bob' }, { _UTF-16LE'Alice' }, { _UTF-16LE'Greg' }, { _UTF-16LE'Bob' }]])== Physical Execution Plan ==    //物理执行计划
Stage 13 : Data Sourcecontent : Source: Values(tuples=[[{ _UTF-16LE'Bob' }, { _UTF-16LE'Alice' }, { _UTF-16LE'Greg' }, { _UTF-16LE'Bob' }]])Stage 15 : Operatorcontent : GroupAggregate(groupBy=[name], select=[name, COUNT(*) AS cnt])ship_strategy : HASH

结果展示

SQL Client支持两种模式来维护并展示查询结果：

table mode

在内存中物化查询结果，并以分页table形式展示。用户可以通过以下命令启用table mode：例如如下案例；

Flink SQL> SET execution.result-mode=table;
[INFO] Session property has been set.Flink SQL>  SELECT name, COUNT(*) AS cnt FROM (VALUES ('Bob'), ('Alice'), ('Greg'), ('Bob')) AS NameTable(name) GROUP BY name;SQL Query Result (Table)Table program finished.                                                                                       Page: Last of 1                                                                                         Updated: 16:55:08.589name                       cntAlice                         1Greg                         1Bob                         2Q Quit                                         + Inc Refresh                                  G Goto Page                                    N Next Page                                    O Open Row
R Refresh                                      - Dec Refresh                                  L Last Page                                    P Prev Page

[点击并拖拽以移动]

changelog mode

不会物化查询结果，而是直接对continuous query产生的添加和撤回retractions结果进行展示：如下案例中的-表示撤回消息

Flink SQL> SET execution.result-mode=changelog;
[INFO] Session property has been set.Flink SQL>  SELECT name, COUNT(*) AS cnt FROM (VALUES ('Bob'), ('Alice'), ('Greg'), ('Bob')) AS NameTable(name) GROUP BY name;SQL Query Result (Changelog)Table program finished.                                                                                                                                                                                               Updated: 16:58:05.777+/-                      name                       cnt+                       Bob                         1+                     Alice                         1+                      Greg                         1-                       Bob                         1+                       Bob                         2Q Quit                                                                        + Inc Refresh                                                                 O Open Row
R Refresh                                                                     - Dec Refresh

[点击并拖拽以移动]

Environment Files

CREATE TABLE 创建表DDL语句：

Flink SQL> CREATE TABLE pvuv_sink (
>     dt VARCHAR,
>     pv BIGINT,
>     uv BIGINT
> ) ;
[INFO] Table has been created.

SHOW TABLES 查看所有表名

Flink SQL>  show tables;
pvuv_sink

DESCRIBE 表名 查看表的详细信息；

Flink SQL>  describe pvuv_sink;
root|-- dt: STRING|-- pv: BIGINT|-- uv: BIGINT

插入等操作均与关系型数据库操作语句一样，省略N个操作

Restful API

接下来我们演示如何通过rest api来提交jar包和执行任务。
[点击并拖拽以移动]

通过Show Plan可以看到执行图
[点击并拖拽以移动]

提交之后的操作，取消的话点击页面的Cancel Job

[点击并拖拽以移动]

flink 常见操作：可以通过 -help 查看帮助

run 运行任务

list 查看任务列表

Stop 停止任务

Cancel 取消任务

触发 savepoint

从指定 savepoint 中启动

modify 修改任务并行度

Info 显示程序的执行计划

SQL Client Beta

进入 Flink SQL

explain 查看 SQL 的执行计划。

结果展示

table mode

changelog mode

Environment Files

Restful API

相关文章：