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二、Flink 这么牛逼 它到底能干嘛
本来打算在安装好的 Flink 集群上直接修改的，这样我增加个配置，这篇文章就完成了，考虑到大家可能对 Flink 不太了解，也不一定有兴趣从 0 开始装个 Linux 环境，所以我索性就从0开始配置一整套的环境。
然后简单的描述一下什么是 Flink，它能干嘛。
现在的互联网公司，数据呈指数级增长，大部分公司都会成立大数据部门，一开始会搭建一个离线的数据仓库，一般会使用 Hadoop + Hive + 调度工具 + Hue 构建一个离线数仓，为公司其他部门提供数据报表，数据决策。但有时候离线的数据往往满足不了实时性的要求，比如下面的需求：
- 小张，你看能不能做个监控大屏实时查看促销活动销售额（GMV）？
- 小李，搞促销活动的时候能不能实时统计下网站的 PV/UV 啊？
- 小孙，我们现在搞促销活动能不能实时统计销量 Top5 啊？
- 小王，我们 1 元秒杀促销活动中有件商品被某个用户薅了 100 件，怎么都没有风控啊？
我们归纳一下需求，大致就是下面的图
初看一下是不是挺难的？但我们把问题剖开，主要有下面三个小问题
（1）数据实时采集 - 数据从哪来
（2）数据实时计算
（3）数据实时下发 - 告警 或者 直接存储（消息队列、数据库、文件系统）
那么 Flink 就是一款实时计算引擎，它可以针对批数据和流数据来进行分布式计算，代码主要由 Java 实现，提供了 Scala、Python、Java 接口供调用。
对 Flink 而言，其主要的处理场景就是流式处理，批处理也是流处理的一个极限特例了，所以 Flink 也是一款真正意义上的流批统一的处理引擎。
三、基础环境准备
大家可以参考《Linux就该这么学》的那本书中，在Windows上安装Linux虚拟机，一定要按照步骤操作
再自己依次安装好基础环境、java 1.8 环境、zookeeper 环境
四、Flink 集群环境准备
（1）单机模式体验
https://flink.apache.org/downloads.html#apache-flink-191
下载完后，使用 xshell 工具把包上传到服务器 hadoop001 上
先 cd /usr/local
输入 put，然后选择刚下载的 flink 文件
解压缩 tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz
进入 flink 目录 cd /usr/local/flink-1.9.1
先体验一下 单机模式，什么都不用做
cd /usr/local/flink-1.9.1/bin
./start-cluster.sh
它会在本地启动 JobManager 和 TaskManager
然后在浏览器上访问：
http://192.168.193.128:8081/
可以看到它启动了一个 TaskManager ，一个 Task Slot
（2）集群模式体验
首先 kill 掉 hadoop001 的 进程
kill -9 4182
kill -9 4617
首先
进入到 hadoop001 机器
cd /usr/local/flink-1.9.1/conf
vi flink-conf.yaml
修改几个配置：
jobmanager.rpc.address: hadoop001
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.heap.size: 1024m
taskmanager.heap.size: 1024m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3
vi slaves
修改为：
hadoop001
hadoop002
hadoop003
vi masters
hadoop001:8081
然后把整个 flink 目录使用 scp 拷贝到其他机器上
scp -r flink-1.9.1 root@hadoop002:/usr/local/
scp -r flink-1.9.1 root@hadoop003:/usr/local/
启动集群，在hadoop001上
cd /usr/local/flink-1.9.1/bin
./start-cluster.sh
再次访问：
http://192.168.193.128:8081/
可以看到，现在启动了 3 个 TaskManager，9 个 Task Slots
已经是集群模式了
（3）高可用集群搭建
我们现在的集群就只有一个 JobManager，是单点的，高可用就是增加一个 JobManager 作为备用，当主 JobManager 宕机之后，备用 JobManager 顶上，等宕机的 JobManager 恢复之后，又变成备用
修改配置文件
vi /usr/local/flink-1.9.1/conf/flink-conf.yaml
high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.quorum: 192.168.193.128:2181,192.168.193.129:2181,192.168.193.130:2181
high-availability.storageDir: file:///usr/local/flink-1.9.0/ha-dir
（注意，这里应该配置为 hdfs ，但我们没有装，所以暂时配置为本地，不然没法启动集群）
vi /usr/local/flink-1.9.1/conf/masters
hadoop001:8081
hadoop002:8081
修改好的配置发送到其他两台机器
scp flink-conf.yaml root@hadoop002:/usr/local/flink-1.9.1/conf/
scp flink-conf.yaml root@hadoop003:/usr/local/flink-1.9.1/conf/
scp masters root@hadoop002:/usr/local/flink-1.9.1/conf/
scp masters root@hadoop003:/usr/local/flink-1.9.1/conf/
启动集群
浏览器上打开：
http://192.168.193.128:8081/
发现 JobManager 在 hadoop001 上启动了
现在我们 kill 掉 hadoop001 上的 JobManager 进程
kill -9 15107
他应该会在 hadoop002 上把备用的 JobManager 变成 主 JobManager，我们再在浏览器上访问一下
hadoop001 上的 JobManager 已经无法访问了
hadoop002 上的 JobManager 可以访问到了
说明高可用已经ok了
到此为止，我们已经从零开始搭建了一个 Flink 高可用集群，后续案例都会提交到集群上演示，有兴趣的可以在自己电脑上安装一下，体验一下。
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