实时计算 Flink版公司要求用docker部署flink集群 这种情况 最少需要几台服务器呀？!

在使用Docker部署Apache Flink集群时，理论上创建一个最小规模的集群至少需要两台服务器（或两个Docker容器），分别运行JobManager和TaskManager。

• JobManager（作业管理器）：负责整个Flink作业的调度与协调，包括任务分配给TaskManager等管理工作。在一个集群中，通常只需要一个JobManager实例即可。

• TaskManager（任务管理器）：实际执行计算任务的worker节点，每个TaskManager包含多个slot，用于执行并行任务。为了实现分布式计算和高可用性，至少需要一个TaskManager实例。

然而，在单机环境下，也可以在同一台服务器上运行Docker，并在不同的Docker容器中分别启动JobManager和TaskManager来模拟集群环境，但这仅适用于开发和测试场景，并不能提供真正的容错性和高可用性。

对于生产环境，推荐的做法是至少有两台独立的服务器（或容器），其中一个运行JobManager，另一个运行TaskManager。如果考虑高可用性，则JobManager通常会部署成高可用模式，这意味着还需要额外的备用JobManager节点，以防主JobManager故障时能自动接管作业管理。

因此，简单生产环境下的最小集群可能是：

1. 1台服务器运行JobManager
2. 1台服务器运行TaskManager

而对于高可用集群，至少需要：

1. 2台服务器运行JobManager（主备模式）
2. 1台或多台服务器运行TaskManager（依据负载需求）

部署Flink集群至少需要3台服务器。

在实时计算领域，Apache Flink是一个广泛使用的框架，它支持事件驱动型的数据处理，并能提供高吞吐量和低延迟的计算。当公司要求使用Docker来部署Flink集群时，这通常涉及到将Flink的各个组件容器化，然后运行在Docker环境中。

为了确保集群的高可用性和容错性，建议至少使用3台服务器。这样的配置允许你运行至少2个任务管理器（TaskManager）的实例和一个作业管理器（JobManager）的实例。这种配置可以保证即使失去一台服务器，集群仍然能够继续运行而不会中断服务。具体来说：

1. 作业管理器（JobManager）：负责调度和管理作业，通常部署在独立的服务器上，以确保有足够的资源来进行作业管理和调度。
2. 任务管理器（TaskManager）：负责执行实际的数据处理任务，通常部署在多个服务器上，以提高并行处理能力和容错性。
3. 状态后端（State Backend）：用于存储Flink作业的状态信息，可以选择使用内置的状态后端或者外部的数据库。

此外，如果集群规模较大或者作业较为复杂，可能需要更多的服务器来保证集群的性能和稳定性。在实际部署时，还需要考虑网络配置、资源分配、数据持久化等因素。

需要注意的是，上述建议是基于一般性的假设，实际部署时应根据具体的业务需求和资源情况进行调整。

别用docker，用yarn，和hadoop,hfds都是无缝支持的，这是一套，兼容性最好，推荐的还是k8s，虽然虚拟化的还是docker的镜像 ，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”