这里是linux版本的安装
1:下载地址:
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.5.0/flink-1.5.0-bin-hadoop28-scala_2.11.tgz
可以选择版本下载,,按照自己对应的hadoop的版本进行下载
2 tar -zxvf 安装包 进行解压
3 需要配置JAVA_HOME 和SSH免密登陆 (这点忽略)
4 cd flink/conf 进行配置
jobmanager.rpc.address:localhost1 --jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.port: 6123 --jobManager 的端口，默认为6123
jobmanager.heap.mb --jobManager 的JVM heap大小
taskmanager.heap.mb --taskManager的jvm heap大小设置
taskmanager.numberOfTaskSlots --taskManager中taskSlots个数，最好设置成work节点的CPU个数相等
parallelism.default --并行计算数
fs.default-scheme --文件系统来源
fs.hdfs.hadoopconf: --hdfs置文件路径
jobmanager.web.port --jobmanager的页面监控端口
2.2内存管理配置
Flink默认上分配taskmanager.heap.mb配置值得70%留它管理，内存的管理让flinK批量处理效果很高；并且flink不会出现OutMemoryException的问题，因为flink知道预留多少内存来执行程序；如果flink运行的程序所需要的内存超过了它所管理的内存，Flink就可以利用磁盘；总而言之，flink的内存管理提高了鲁棒性和系统的速度；下面就介绍管理内存的配置文件：
taskmanager.memory.fraction --管理内存的百分比，默认0.7
taskmanager.memory.size --taskManager 具体管理内存的大小；此配置重写taskmanager.memory.fraction的配置
taskmanager.memory.segment-size --内存管理器所使用的内存缓冲区的大小和网络堆栈字节
taskmanager.memory.preallocate --taskmanager是否启动时管理所有的内存
2.3slaves 中配置所有节点机器的ip或主机名
5 然后将flink 分发给其他的机器.
6 启动命令 ./bin/start-cluster.sh
7 然后查看flink的UI页面:
node-1:8081