一、Flink配置文件概述
安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置、日志的配置文件、zk 配置、Flink SQL Client 配置。
1.1 基础配置
# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: localhost
# JobManager 的端口号
jobmanager.rpc.port: 6123
# JobManager JVM heap 内存大小
jobmanager.heap.size: 1024m
# TaskManager JVM heap 内存大小
taskmanager.heap.size: 1024m
# 每个 TaskManager 提供的任务 slots 数量大小
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
# 程序默认并行计算的个数
parallelism.default: 1
# 文件系统来源
# fs.default-scheme
1.2 高可用性配置
# 可以选择 'NONE' 或者 'zookeeper'.
# high-availability: zookeeper
# 文件系统路径，让 Flink 在高可用性设置中持久保存元数据
# high-availability.storageDir: hdfs:///flink/ha/
# zookeeper 集群中仲裁者的机器 ip 和 port 端口号
# high-availability.zookeeper.quorum: localhost:2181
# 默认是 open，如果 zookeeper security 启用了该值会更改成 creator
# high-availability.zookeeper.client.acl: open
1.3 容错和检查点 配置
# 用于存储和检查点状态
# state.backend: filesystem
# 存储检查点的数据文件和元数据的默认目录
# state.checkpoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints
# savepoints 的默认目标目录(可选)
# state.savepoints.dir: hdfs://namenode-host:port/flink-checkpoints
# 用于启用/禁用增量 checkpoints 的标志
# state.backend.incremental: false
1.4 web 前端配置
# 基于 Web 的运行时监视器侦听的地址.
#jobmanager.web.address: 0.0.0.0
# Web 的运行时监视器端口
rest.port: 8081
# 是否从基于 Web 的 jobmanager 启用作业提交
# jobmanager.web.submit.enable: false
1.5 高级配置
# io.tmp.dirs: /tmp
# 是否应在 TaskManager 启动时预先分配 TaskManager 管理的内存
# taskmanager.memory.preallocate: false
# 类加载解析顺序，是先检查用户代码 jar（“child-first”）还是应用程序类路径（“parent-first”）。 默认设置指示首先从用户代码 jar 加载类
# classloader.resolve-order: child-first
# 用于网络缓冲区的 JVM 内存的分数。 这决定了 TaskManager 可以同时拥有多少流数据交换通道以及通道缓冲的程度。 如果作业被拒绝或者您收到系统没有足够缓冲区的警告，请增加此值或下面的最小/最大值。 另请注意，“taskmanager.network.memory.min”和“taskmanager.network.memory.max”可能会覆盖此分数
# taskmanager.network.memory.fraction: 0.1
# taskmanager.network.memory.min: 67108864
# taskmanager.network.memory.max: 1073741824
1.6 Flink 集群安全配置
# 指示是否从 Kerberos ticket 缓存中读取
# security.kerberos.login.use-ticket-cache: true
# 包含用户凭据的 Kerberos 密钥表文件的绝对路径
# security.kerberos.login.keytab: /path/to/kerberos/keytab
# 与 keytab 关联的 Kerberos 主体名称
# security.kerberos.login.principal: flink-user
# 以逗号分隔的登录上下文列表，用于提供 Kerberos 凭据（例如，Client，KafkaClient使用凭证进行 ZooKeeper 身份验证和 Kafka 身份验证）
# security.kerberos.login.contexts: Client,KafkaClient
1.7 Zookeeper 安全配置
# 覆盖以下配置以提供自定义 ZK 服务名称
# zookeeper.sasl.service-name: zookeeper
# 该配置必须匹配 "security.kerberos.login.contexts" 中的列表（含有一个）
# zookeeper.sasl.login-context-name: Client
1.8 HistoryServer
# 你可以通过 bin/historyserver.sh (start|stop) 命令启动和关闭 HistoryServer
# 将已完成的作业上传到的目录
# jobmanager.archive.fs.dir: hdfs:///completed-jobs/
# 基于 Web 的 HistoryServer 的地址
# historyserver.web.address: 0.0.0.0
# 基于 Web 的 HistoryServer 的端口号
# historyserver.web.port: 8082
# 以逗号分隔的目录列表，用于监视已完成的作业
# historyserver.archive.fs.dir: hdfs:///completed-jobs/
# 刷新受监控目录的时间间隔（以毫秒为单位）
# historyserver.archive.fs.refresh-interval: 10000
1.9 masters
host：port
localhost:8081
1.10 slaves
每个worker节点的IP/Hostname
localhost
1.11 zoo.cfg
# 每个 tick 的毫秒数
tickTime=2000
# 初始同步阶段可以采用的 tick 数
initLimit=10
# 在发送请求和获取确认之间可以传递的 tick 数
syncLimit=5
# 存储快照的目录
# dataDir=/tmp/zookeeper
# 客户端将连接的端口
clientPort=2181
# ZooKeeper quorum peers
server.1=localhost:2888:3888
# server.2=host:peer-port:leader-port
1.12 日志配置
Flink 在不同平台下运行的日志文件
log4j-cli.properties
log4j-console.properties
log4j-yarn-session.properties
log4j.properties
logback-console.xml
logback-yarn.xml
logback.xml
1.13 sql-client-defaults.yaml
execution:
'batch' or 'streaming' execution
type: streaming
allow 'event-time' or only 'processing-time' in sources
time-characteristic: event-time
interval in ms for emitting periodic watermarks
periodic-watermarks-interval: 200
'changelog' or 'table' presentation of results
result-mode: changelog
parallelism of the program
parallelism: 1
maximum parallelism
max-parallelism: 128
minimum idle state retention in ms
min-idle-state-retention: 0
maximum idle state retention in ms
max-idle-state-retention: 0
deployment:
general cluster communication timeout in ms
response-timeout: 5000
(optional) address from cluster to gateway
gateway-address: ""
(optional) port from cluster to gateway
gateway-port: 0