flink1.13环境搭建
1、本地启动非集群模式
最简单的启动方式，其实是不搭建集群，直接本地启动。本地部署非常简单，直接解压安装包就可以使用，不用进行任何配置；一般用来做一些简单的测试。
具体安装步骤如下：
1.1 下载安装包
进入 Flink 官网，下载 1.13.0 版本安装包 flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz，注意此处选用对
应 scala 版本为 scala 2.12 的安装包。
1.2 解压
在 node102 节点服务器上创建安装目录/app/apps/flink，将 flink 安装包放在该目录下，并
执行解压命令，解压至当前目录。
$ tar -zxvf flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz
……
1.3 配置文件
看到 masters文件内容是localhost:8081，服务启动之后通过此地址可访问flink。
workers文件内容是localhost，表示单节点启动。
1.4 启动
进入解压后的目录，执行启动命令，并查看进程。
$ cd flink-1.13.0/
$ bin/start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host node102.
Starting taskexecutor daemon on host node102.
$ jps
10369 StandaloneSessionClusterEntrypoint
10680 TaskManagerRunner
10717 Jps
1.5 访问 Web UI
启动成功后，访问 http://192.168.137.102:8081，可以对 flink 集群和任务进行监控管理，如图 3-2
所示。
2、集群搭建(会话模式)
Flink 本地启动非常简单，直接执行 start-cluster.sh 就可以了。如果我们想要扩展成集群，其实启动命令是不变的，主要是需要指定节点之间的主从关系。
Flink 是典型的 Master-Slave 架构的分布式数据处理框架，其中 Master 角色对应着JobManager，Slave 角色则对应 TaskManager。我们对三台节点服务器的角色分配如下表所示。
| 节点服务器 | 192.168.137.102 | 192.168.137.103 | 192.168.137.104 |
|---|---|---|---|
| 角色 | JobManager | TaskManager | TaskManager |
所以需要在另外两个节点上也安装flink。
2.1 下载并解压安装包
具体操作与上节相同。
2.2 修改集群配置
（1）进入 conf 目录下，修改 flink-conf.yaml 文件，修改 jobmanager.rpc.address 参数为
192.168.137.102，如下所示：
$ cd conf/
$ vim flink-conf.yaml
# JobManager 节点地址 修改为如下内容
jobmanager.rpc.address: 192.168.137.102
这就指定了 192.168.137.102 节点服务器为 JobManager 节点。
（2）修改 workers 文件，将另外两台节点服务器添加为本 Flink 集群的 TaskManager 节点，具体修改如下：
$ vim workers
192.168.137.103
192.168.137.104
这样就指定了 192.168.137.103 和 192.168.137.104 为 TaskManager 节点。
（3）另外，在 flink-conf.yaml 文件中还可以对集群中的 JobManager 和 TaskManager 组件进行优化配置，主要配置项如下：
- jobmanager.memory.process.size：对 JobManager 进程可使用到的全部内存进行配置，包括JVM元空间和其他开销，默认为 1600M，可以根据集群规模进行适当调整。
- taskmanager.memory.process.size：对 TaskManager 进程可使用到的全部内存进行配置，包括JVM 元空间和其他开销，默认为 1600M，可以根据集群规模进行适当调整。
- taskmanager.numberOfTaskSlots：对每个 TaskManager 能够分配的 Slot 数量进行配置，默认为 1，可根据 TaskManager 所在的机器能够提供给 Flink 的 CPU 数量决定。所谓Slot 就是TaskManager 中具体运行一个任务所分配的计算资源。
- parallelism.default：Flink 任务执行的默认并行度，优先级低于代码中进行的并行度配
置和任务提交时使用参数指定的并行度数量。
2.3 分发安装目录
配置修改完毕后，将 Flink 安装目录发给另外两个节点服务器。
./xsync.sh /app/apps/flink-1.13.0/ node103
./xsync.sh /app/apps/flink-1.13.0/ node104
2.4 启动集群
（1）在 node102 节点服务器上执行 start-cluster.sh 启动 Flink 集群：
$ bin/start-cluster.sh
# 输出内容
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host hadoop102.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop103.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop104.
（2）查看进程情况：
[root@node102 flink-1.13.0]$ jps
13859 Jps
13782 StandaloneSessionClusterEntrypoint
[root@node103 flink-1.13.0]$ jps
12215 Jps
32
33
12124 TaskManagerRunner
[root@node104 flink-1.13.0]$ jps
11602 TaskManagerRunner
11694 Jps
2.5 关闭集群
/app/apps/flink-1.13.0/bin/stop-cluster.sh