1、standalone模式搭建
standalone模式是Flink自带的分布式集群模式，不依赖其他的资源调度框架；
这里使用三台主机搭建，86可以免密登录到88、89：
172.17.28.86 cs-28-86
172.17.28.88 cs-28-88
172.17.28.89 cs-28-89
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下载flink安装包，下载地址：https://flink.apache.org/downloads.html
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上传flink安装包到Linux服务器上
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解压flink安装包
[root@cs-28-86 ~]# cd /data/wym [root@cs-28-86 ~]# tar zxf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz
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修改conf目录下的flink-conf.yaml配置文件
#指定jobmanager的地址 jobmanager.rpc.address: cs-28-86 #指定taskmanager的可用槽位的数量,一般配为逻辑cpu核数或核数的2倍 taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
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修改conf目录下的workers配置文件，指定taskmanager的所在节点，这里86没有使用：
[root@cs-28-86 flink-1.12.0]# cat conf/workers cs-28-88 cs-28-89
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将配置好的Flink拷贝到其他节点的相同目录下
scp -r flink-1.12.0 cs-28-88:/data/wym/ scp -r flink-1.12.0 cs-28-89:/data/wym/
2、 启动flink集群和检测
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执行启动脚本
[root@cs-28-86 flink-1.12.0]# ./bin/start-cluster.sh
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执行jps命令查看Java进程
[root@cs-28-86 flink-1.12.0]# jps |grep StandaloneSessionClusterEntrypoint 15908 StandaloneSessionClusterEntrypoint [root@cs-28-88 ~]# jps |grep TaskManagerRunner 32151 TaskManagerRunner [root@cs-28-89 ~]# jps |grep TaskManagerRunner 14770 TaskManagerRunner
在172.17.28.86上可用看见StandaloneSessionClusterEntrypoint进程即JobManager，在其他的节点上可用看见到TaskManagerRunner 即TaskManager
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访问JobManager的web管理界面，端口8081
172.17.28.86:8081
3、 提交Flink任务
第①步：获取案例jar包，启动nc
获取案例jar包到本地：
在指定的节点上先启动一个socket端口服务，这里可以使用nc，如果没有可以使用 yum install -y nc 安装，我这里是在172.17.28.86节点上启动的；
nc -lk 8888
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第一种方式：通过web页面提交
第②步：方法jobManager所在节点的8081端口，点击Submint New Job
第③步：点击Add New 上传Jar包，这个示例jar包在官方给的example目录下
第④步：设置参数并点击Submit提交
此时在nc窗口中输入一些内容：
然后去页面中看计算结果：
测试完成，此时去停掉任务：
在Running Jobs中点击具体的任务，然后点Cancel Job(选OK)
此时资源已释放：
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第二种方式：使用命令行提交
bin/flink run -m cs-28-86:8081 -p 4 -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount jar包 --hostname cs-28-86 --port 8888
参数说明：
-m 指定主机名后面的端口为JobManager的REST的端口，而不是RPC的端口,RPC通信端口是6123
-p 指定是并行度(Slots)
-c 指定main方法的全类名
在88上提交，提交完以后这个窗口可以关掉，因为任务已经提交到集群运行了：
出现了一个CliFrontend进程：
第⑤步：查看执行信息
第⑥步：在启动nc服务的节点上输入一下测试数据
第⑦步：查看执行结果
在点击Stdout查看打印的结果
转自：https://www.cnblogs.com/weiyiming007/p/15831203.html