一、安装
1、下载地址
https://archive.apache.org/dist/flink/
本文选择的版本是：flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz
2、解压文件
[centos@hadoop10 data]$ tar -zxvf flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz -C /data/module/
[centos@hadoop10 module]$ mv flink-1.13.0 flink
3、启动
[centos@hadoop10 module]$ ./flink/bin/start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host hadoop10.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop10.
[centos@hadoop10 module]$ jps
66328 TaskManagerRunner
66059 StandaloneSessionClusterEntrypoint
[centos@hadoop10 module]$ ./flink/bin/stop-cluster.sh
Stopping taskexecutor daemon (pid: 66328) on host hadoop10.
Stopping standalonesession daemon (pid: 66059) on host hadoop10.
4、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hadoop10，如下所示：
$ cd conf/
$ vim flink-conf.yaml
# JobManager节点地址.
jobmanager.rpc.address: hadoop10
这就指定了hadoop10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
hadoop11
hadoop12
这样就指定了hadoop11和hadoop12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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
5、分发
[centos@hadoop10 data]$ ./xsync /data/module/flink/
6、启动
[centos@hadoop10 bin]$ ./start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host hadoop10.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop11.
Starting taskexecutor daemon on host hadoop12.
7、访问ui
启动成功后，同样可以访问http://hadoop10:8081对flink集群和任务进行监控管理，如图3-3所示。http://192.168.31.10:8081/#/overview
二、向集群提交作业
1、新建flink 项目
2、POM 配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>org.example</groupId>
<artifactId>gmall-flink</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<properties>
<maven.compiler.source>20</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>20</maven.compiler.target>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<java.version>1.8</java.version>
<maven.compiler.source>${java.version}</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>${java.version}</maven.compiler.target>
<flink.version>1.13.0</flink.version>
<scala.version>2.12</scala.version>
<hadoop.version>3.1.3</hadoop.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_${scala.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_${scala.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-json</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.68</version>
</dependency>
<!--如果保存检查点到hdfs上，需要引入此依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.20</version>
</dependency>
<!--Flink默认使用的是slf4j记录日志，相当于一个日志的接口,我们这里使用log4j作为具体的日志实现-->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.25</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.25</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
<version>2.14.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.1.1</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<artifactSet>
<excludes>
<exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude>
<exclude>org.slf4j:*</exclude>
<exclude>log4j:*</exclude>
<exclude>org.apache.hadoop:*</exclude>
</excludes>
</artifactSet>
<filters>
<filter>
<!-- Do not copy the signatures in the META-INF folder.Otherwise, this might cause SecurityExceptions when using the JAR. -->
<!-- 打包时不复制META-INF下的签名文件，避免报非法签名文件的SecurityExceptions异常-->
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
<transformers combine.children="append">
<!-- The service transformer is needed to merge META-INF/services files -->
<!-- connector和format依赖的工厂类打包时会相互覆盖，需要使用ServicesResourceTransformer解决-->
<transformer
implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
3、log4j.properties 配置
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.target=System.out
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{
yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %10p (%c:%M) - %m%n
log4j.rootLogger=error,stdout
4、1. 程序打包
（1）在我们编写的Flink入门程序的pom.xml文件中添加打包插件的配置，具体如下：
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<version>3.0.0</version>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
（2）插件配置完毕后，可以使用IDEA的Maven工具执行package命令，出现如下提示即表示打包成功。
4.2. 在WebUI上提交作业
（1）任务打包完成后，我们打开Flink的WEB UI页面，在右侧导航栏点击“Submit New Job”，然后点击按钮“+ Add New”，选择要上传运行的JAR包，如图3-4所示
（2）点击该JAR包，出现任务配置页面，进行相应配置。
主要配置程序入口主类的全类名，任务运行的并行度，任务运行所需的配置参数和保存点路径等，，配置完成后，即可点击按钮“Submit”，将任务提交到集群运行
