Apache Flink 1.14.6 Standalone 集群部署指南（适配 Hadoop 环境）

集群规划

节点角色	主机名	IP 地址	运行服务
JobManager	hadoop1	192.168.16.219	JobManager, Web UI
TaskManager	hadoop2	192.168.16.67	TaskManager
TaskManager	hadoop3	192.168.16.249	TaskManager

环境准备（所有节点）

1. 安装 JDK 11（如未安装）

bash 复制代码

sudo yum install -y java-11-openjdk-devel
echo 'export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk' | sudo tee /etc/profile.d/java.sh
source /etc/profile.d/java.sh

2. 配置主机解析（所有节点）

bash 复制代码

sudo tee -a /etc/hosts &lt;&lt; EOF
192.168.16.219 hadoop1
192.168.16.67 hadoop2
192.168.16.249 hadoop3
EOF

Flink 安装与配置（在 JobManager 节点 hadoop1 操作）

1. 下载并解压 Flink

bash 复制代码

wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.14.6/flink-1.14.6-bin-scala_2.12.tgz
tar -zxvf flink-1.14.6-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/
sudo ln -s /opt/flink-1.14.6 /opt/flink

2. 配置环境变量

bash 复制代码

sudo tee /etc/profile.d/flink.sh &lt;&lt; 'EOF'
export FLINK_HOME=/opt/flink
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin
EOF
source /etc/profile

3. 配置 Flink 核心文件

flink-conf.yaml

bash 复制代码

sudo tee $FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml &lt;&lt; 'EOF'
# 基础配置
jobmanager.rpc.address: hadoop1
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.memory.process.size: 1600m
taskmanager.memory.process.size: 1728m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 4
parallelism.default: 2

# 网络配置
taskmanager.host: 0.0.0.0
rest.address: hadoop1
rest.port: 8081

# 检查点配置
execution.checkpointing.interval: 10000
state.backend: filesystem
state.checkpoints.dir: hdfs://hadoop1:9000/flink/checkpoints

# 与Hadoop集成
fs.hdfs.hadoopconf: /usr/local/hadoop/etc/hadoop
classloader.resolve-order: parent-first
EOF

masters

bash 复制代码

sudo tee $FLINK_HOME/conf/masters &lt;&lt; 'EOF'
hadoop1:8081
EOF

workers

bash 复制代码

sudo tee $FLINK_HOME/conf/workers &lt;&lt; 'EOF'
hadoop2
hadoop3
EOF

4. 配置 Hadoop 集成

bash 复制代码

# 复制 Hadoop 配置文件到 Flink
sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml $FLINK_HOME/conf/
sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml $FLINK_HOME/conf/

分发 Flink 到所有节点

bash 复制代码

# 分发到 TaskManager 节点
scp -r /opt/flink-1.14.6 hadoop2:/opt/
scp -r /opt/flink-1.14.6 hadoop3:/opt/

# 创建符号链接
ssh hadoop2 "ln -s /opt/flink-1.14.6 /opt/flink"
ssh hadoop3 "ln -s /opt/flink-1.14.6 /opt/flink"

# 分发环境变量
scp /etc/profile.d/flink.sh hadoop2:/etc/profile.d/
scp /etc/profile.d/flink.sh hadoop3:/etc/profile.d/

# 应用环境变量
ssh hadoop2 "source /etc/profile"
ssh hadoop3 "source /etc/profile"

创建 HDFS 目录（在 hadoop1 操作）

bash 复制代码

hdfs dfs -mkdir -p /flink/checkpoints
hdfs dfs -chmod 777 /flink/checkpoints

启动 Flink 集群（在 hadoop1 操作）

bash 复制代码

# 启动集群
$FLINK_HOME/bin/start-cluster.sh

# 启动历史服务器（可选）
$FLINK_HOME/bin/historyserver.sh start

验证集群状态

1. 检查进程

bash 复制代码

# hadoop1 (JobManager)
jps | grep -E 'StandaloneSessionClusterEntrypoint|HistoryServer'

# hadoop2 和 hadoop3 (TaskManager)
jps | grep TaskManager

2. Web UI 访问

复制代码

http://192.168.16.219:8081

3. 命令行验证

bash 复制代码

# 查看集群状态
$FLINK_HOME/bin/flink list

# 查看 TaskManager
$FLINK_HOME/bin/flink run -m hadoop1:8081 $FLINK_HOME/examples/streaming/WordCount.jar

运行测试作业

1. 提交 WordCount 示例

bash 复制代码

$FLINK_HOME/bin/flink run \
  -m hadoop1:8081 \
  $FLINK_HOME/examples/streaming/WordCount.jar

2. 提交 Socket 流处理示例

bash 复制代码

# 第一个终端：启动数据源
nc -lk 9999

# 第二个终端：提交作业
$FLINK_HOME/bin/flink run \
  -m hadoop1:8081 \
  $FLINK_HOME/examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar \
  --port 9999

集群管理命令

常用命令

bash 复制代码

# 启动集群
$FLINK_HOME/bin/start-cluster.sh

# 停止集群
$FLINK_HOME/bin/stop-cluster.sh

# 启动历史服务器
$FLINK_HOME/bin/historyserver.sh start

# 停止历史服务器
$FLINK_HOME/bin/historyserver.sh stop

作业管理

bash 复制代码

# 提交作业
$FLINK_HOME/bin/flink run -m hadoop1:8081 /path/to/job.jar

# 取消作业
$FLINK_HOME/bin/flink cancel <jobid>

# 保存点操作
$FLINK_HOME/bin/flink savepoint <jobid> hdfs://hadoop1:9000/flink/savepoints

集成 Hadoop YARN（可选）

1. 配置 YARN 模式

bash 复制代码

# 设置环境变量
echo 'export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop' | sudo tee -a /etc/profile.d/flink.sh
source /etc/profile

# 测试 YARN 集成
$FLINK_HOME/bin/flink run-application -t yarn-application \
  -Djobmanager.memory.process.size=2048m \
  -Dtaskmanager.memory.process.size=4096m \
  $FLINK_HOME/examples/streaming/WordCount.jar

2. YARN 常用命令

bash 复制代码

# 查看 YARN 应用
yarn application -list

# 停止 Flink YARN 应用
yarn application -kill <applicationid>

故障排查

1. 查看日志

bash 复制代码

# JobManager 日志
tail -f $FLINK_HOME/log/flink-*-standalonesession-*.log

# TaskManager 日志
tail -f $FLINK_HOME/log/flink-*-taskexecutor-*.log

2. 常见问题解决

端口冲突

bash 复制代码

# 查看端口占用
netstat -tunlp | grep <端口号>

HDFS 权限问题

bash 复制代码

# 修复 HDFS 权限
hdfs dfs -chmod -R 777 /flink

内存配置错误

bash 复制代码

# 调整 flink-conf.yaml
jobmanager.memory.process.size: 2048m
taskmanager.memory.process.size: 4096m

生产环境建议

1. 安全配置

yaml 复制代码

# flink-conf.yaml
security.ssl.enabled: true
security.ssl.keystore: /path/to/keystore.jks
security.ssl.truststore: /path/to/truststore.jks

2. 高可用配置

yaml 复制代码

# flink-conf.yaml
high-availability: zookeeper
high-availability.storageDir: hdfs://hadoop1:9000/flink/ha/
high-availability.zookeeper.quorum: hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181

3. 监控配置

yaml 复制代码

# flink-conf.yaml
metrics.reporter.prom.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter
metrics.reporter.prom.port: 9250-9260

4. 资源隔离

bash 复制代码

# 为 Flink 创建专用用户
sudo useradd -m -s /bin/bash flink
sudo chown -R flink:flink /opt/flink-1.14.6

卸载 Flink

bash 复制代码

# 停止服务
$FLINK_HOME/bin/stop-cluster.sh
$FLINK_HOME/bin/historyserver.sh stop

# 删除文件
sudo rm -rf /opt/flink-1.14.6
sudo rm /opt/flink
sudo rm /etc/profile.d/flink.sh

# 清理 HDFS
hdfs dfs -rm -r /flink

版本升级

bash 复制代码

# 1. 停止当前集群
$FLINK_HOME/bin/stop-cluster.sh

# 2. 备份配置
cp -r $FLINK_HOME/conf /tmp/flink-conf-backup

# 3. 下载新版本
wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.15.0/flink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz

# 4. 解压并迁移配置
tar -zxvf flink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/
cp /tmp/flink-conf-backup/* /opt/flink-1.15.0/conf/

# 5. 更新符号链接
ln -sfn /opt/flink-1.15.0 /opt/flink

# 6. 启动新集群
$FLINK_HOME/bin/start-cluster.sh

通过以上步骤，您可以在已有的 Hadoop 集群上成功部署 Apache Flink 1.14.6 Standalone 集群，并实现与 HDFS 的集成。</端口号></applicationid></jobid></jobid>