Flink Standalone模式部署集群是最简单的一种部署方式，不依赖于其他的组件，另外还支持YARN/Mesos/Docker等模式下的部署，这里使用的flink版本为最新的稳定版1.9.1版本，对应的Scala版本是2.11，二进制包为：flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz，即将安装的环境为内网4个节点，其中1个jobmanager，3个taskmanager，角色分配如下：
bigdata1 - jobmanager
bigdata2, bigdata3, bigdata4 - taskmanager
老规矩，配置flink前必须做下面的基础准备：
1). JDK环境，1.8.x或者更高，Oracle JDK或者OpenJDK都可以，二进制包解压的方式安装要配置好JAVA_HOME
2). 主机名和hosts配置文件集群内完全对应，准确配置.
3). 集群之间保证通信正常，关闭防火墙或者提前设置好规则.
4). 集群所有节点配置ssh免密，否则后续启动集群的时候还需要输入密码.
5). 集群配置时间同步服务，ntp或者chrony服务，这个应该是大数据组件集群的标配
然后准备安装flink，flink的安装目录为了便于维护所有的安装位置都要一致，这里是/opt/flink-1.9.1，首先在其中1个节点bigdata1上开始配置：
解压安装包并进入安装目录： tar -xvzf flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz -C /opt && cd /opt/flink-1.9.1
编辑配置文件：conf/flink-conf.yaml，对于独立集群有下面的配置项需要修改：
jobmanager.rpc.address: bigdata1 jobmanager.rpc.port: 6123 jobmanager.heap.size: 2048m taskmanager.heap.size: 4096m taskmanager.numberOfTaskSlots: 4 parallelism.default: 1
简单来看一下jobmanager.rpc.address表示jobmanager rpc通信绑定的地址，这里就是jobmanager的主机名
jobmanager.rpc.port是jobmanager的rpc端口，默认是6123
jobmanager.heap.size 这个是 jobmanager jvm进程的堆内存大小，默认是1024M，这里设置成2048m，也就是2G
taskmanager.heap.size 这个是taskmanager jvm进程的堆内存大小，也就是实际运行任务的jvm最大所能占用的堆内存，默认也是1024m，这里设置成4g
taskmanager.numberOfTaskSlots 这个表示每个taskmanager所能提供的slots数量，也就是flink节点的计算能力，这个和算子的并行度配合使用，每个slot运行1个pipeline[source,transformation,slink]，多个slot使得flink的subtasks是并行的，这个一般设置成和机器cpu核数一致，比如我们这里是3个taskmanager，每个taskmanager是4个slots，那么这个集群的slots个数为12.
parallelism.default 这个是默认任务的并行度，也就是说当代码中或者提交时没指定并行度，则按照这里的并行度执行任务，并行度是按照整个集群来算的，比如上面slots个数为12，那么支持subtasks最大的并行度就是12，因为在代码中通常会针对单个任务设置并行度，所以这里的默认并行度可以不设置.
上面这几项是flink独立集群最基本的配置，另外还有关于rest和web ui的配置，如果需要可以配置一下，我这里按照默认的配置：
web ui和jobmanager同时运行，端口默认为8081，可以根据需要修改，另外还有个参数：web.submit.enable，也就是是否可以从界面提交任务，默认是开启的，取消注释就可以关闭.
确认上面配置无误之后，保存配置
然后配置masters和slaves的节点文件，
conf/masters，配置jobmanager的机器列表，这里独立集群非HA模式下配置为：bigdata1:8081
conf/slaves，配置taskmanager的机器列表，这里配置如下：
确认上面配置正常全部保存，接下来就可以从bigdata1将配置好的flink分发到其他3个节点：
scp -r /opt/flink-1.9.1 bigdata2:/opt scp -r /opt/flink-1.9.1 bigdata3:/opt scp -r /opt/flink-1.9.1 bigdata4:/opt
然后从任意1个节点可以启动集群，启动命令为： bin/start-cluster.sh 执行之后jobmanager和taskmanager就全部启动了，通过jps可以查看到相应的进程，jobmanager的进程为StandaloneSessionClusterEntrypoint，其余3个taskmanager的进程为TaskManagerRunner，然后可以访问浏览器界面查看web ui，这里是：http://bigdata1:8081
这样，flink standalone模式的集群就配置完成了
停止集群命令： bin/stop-cluster.sh 执行之后所有节点的进程都会停止
单个jobmanager的启动或停止： bin/jobmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all
单个taskmanager的启动或停止： bin/taskmanager.sh start|start-foreground|stop|stop-all
其中start-foreground是在前台启动，单独启动的命令一方面可以用在cluster启动或者停止失败的时候执行，另一方面可以用于flink集群运行时向其中加入节点，主要是运行时添加配置好的taskmanager节点，这样可以为集群动态扩容，添加之后稍微等一下，web界面就可以看到可用的slots和task managers数量发生变化了.
参考文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/zh/ops/deployment/cluster_setup.html