在本示例中，我们使用MRS集群内置的Flink WordCount作业程序，来分析OBS文件系统中保存的源数据，以统计源数据中的单词出现次数。

当然您也可以获取MRS服务样例代码工程，参考Flink开发指南开发其他Flink流作业程序。

本案例基本操作流程如下所示：

创建MRS集群

在本示例中，由于我们要分析处理OBS文件系统中的数据，因此在集群的高级配置参数中要为MRS集群绑定IAM权限委托，使得集群内组件能够对接OBS并具有对应文件系统目录的操作权限。

您可以直接选择系统默认的“MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY”，也可以自行创建其他具有OBS文件系统操作权限的自定义委托。

例如客户端安装目录为“/opt/client”。

准备测试数据

在创建Flink作业进行数据分析前，我们需要在提前准备待分析的测试数据，并将该数据上传至OBS文件系统中。

1. 本地创建一个“mrs_flink_test.txt”文件，例如文件内容如下：

   This is a test demo for MRS Flink. Flink is a unified computing framework that supports both batch processing and stream processing. It provides a stream data processing engine that supports data distribution and parallel computing.

2. 在云服务列表中选择“存储 > 对象存储服务”，登录OBS管理控制台。

3. 单击“并行文件系统”，创建一个并行文件系统，并上传测试数据文件。

   

   例如创建的文件系统名称为“mrs-demo-data”，单击系统名称，在“文件”页面中，新建一个文件夹“flink”，上传测试数据至该目录中。

   则本示例的测试数据完整路径为“obs://mrs-demo-data/flink/mrs_flink_test.txt”。

   

4. 上传数据分析应用程序。

   使用管理台界面直接提交作业时，将已开发好的Flink应用程序jar文件也可以上传至OBS文件系统中，或者MRS集群内的HDFS文件系统中。

   本示例中我们使用MRS集群内置的Flink WordCount样例程序，可从MRS集群的客户端安装目录中获取，即“/opt/client/Flink/flink/examples/batch/WordCount.jar”。

   将“WordCount.jar”上传至“mrs-demo-data/program”目录下。

创建并运行Flink作业

方式1：在控制台界面在线提交作业。

1. 登录MRS管理控制台，单击MRS集群名称，进入集群详情页面。

2. 在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“单击同步”进行IAM用户同步。

3. 单击“作业管理”，进入“作业管理”页签。
4. 单击“添加”，添加一个Flink作业。

   • 作业类型：Flink

   • 作业名称：自定义，例如flink_obs_test。

   • 执行程序路径：本示例使用Flink客户端的WordCount程序为例。

   • 运行程序参数：使用默认值。

   • 执行程序参数：设置应用程序的输入参数，“input”为待分析的测试数据，“output”为结果输出文件。

     例如本示例中，我们设置为“--input obs://mrs-demo-data/flink/mrs_flink_test.txt --output obs://mrs-demo-data/flink/output”。

   • 服务配置参数：使用默认值即可，如需手动配置作业相关参数，可参考运行Flink作业。
   
5. 确认作业配置信息后，单击“确定”，完成作业的新增，并等待运行完成。
   
   

方式2：通过集群客户端提交作业。

1. 使用root用户登录集群客户端节点，进入客户端安装目录。

   su - omm
   cd /opt/client
   source bigdata_env

2. 执行以下命令验证集群是否可以访问OBS。

   hdfs dfs -ls obs://mrs-demo-data/flink

3. 提交Flink作业，指定源文件数据进行消费。

   flink run -m yarn-cluster /opt/client/Flink/flink/examples/batch/WordCount.jar --input obs://mrs-demo-data/flink/mrs_flink_test.txt --output obs://mrs-demo/data/flink/output2

   执行后结果类似如下：

   ...
   Cluster started: Yarn cluster with application id application_1654672374562_0011
   Job has been submitted with JobID a89b561de5d0298cb2ba01fbc30338bc
   Program execution finished
   Job with JobID a89b561de5d0298cb2ba01fbc30338bc has finished.
   Job Runtime: 1200 ms

查看作业执行结果

1. 作业提交成功后，登录MRS集群的FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > Yarn”。

2. 单击“ResourceManager WebUI”后的链接进入Yarn Web UI界面，在Applications页面查看当前Yarn作业的详细运行情况及运行日志。

   

3. 等待作业运行完成后，在OBS文件系统中指定的结果输出文件中可查看数据分析输出的结果。

   

   下载“output”文件到本地并打开，可查看输出的分析结果。

   a 3
   and 2
   batch 1
   both 1
   computing 2
   data 2
   demo 1
   distribution 1
   engine 1
   flink 2
   for 1
   framework 1
   is 2
   it 1
   mrs 1
   parallel 1
   processing 3
   provides 1
   stream 2
   supports 2
   test 1
   that 2
   this 1
   unified 1

   使用集群客户端命令行提交作业时，若不指定输出目录，在作业运行界面也可直接查看数据分析结果。

   Job with JobID xxx has finished.
   Job Runtime: xxx ms
   Accumulator Results:
   - e6209f96ffa423974f8c7043821814e9 (java.util.ArrayList) [31 elements]
   
   (a,3)
   (and,2)
   (batch,1)
   (both,1)
   (computing,2)
   (data,2)
   (demo,1)
   (distribution,1)
   (engine,1)
   (flink,2)
   (for,1)
   (framework,1)
   (is,2)
   (it,1)
   (mrs,1)
   (parallel,1)
   (processing,3)
   (provides,1)
   (stream,2)
   (supports,2)
   (test,1)
   (that,2)
   (this,1)
   (unified,1)

好了，本期云小课就介绍到这里，快去体验MapReduce(MRS)更多功能吧！猛戳这里