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最近升级Flink到1.10.1时发现又忘记怎么部署了，赶紧整理下完整流程。本篇会从下载开始（以Flink1.10.1为例），教你怎么部署Flink集群，并包含hive的集成、Kafka、HBase、Mysql的对接。在部署前需要你有一套完整的Hadoop环境，包含hdfs、yarn、hive等。

1 下载相关资源

首先去官网下载二进制包：

https://flink.apache.org/downloads.html

完成后上传部署Hadoop环境的集群上，配置两个环境变量：FLINK_HOME即解压后的文件目录，HADOOP_CONF_DIR为hadoop相关的配置文件目录。

如果想要集成Hive,需要下载hadoop-shaded包，如果不想集成可以直接忽略。如果你的Hive是标准版本，那么可以直接在刚才的下载列表中查找需要的版本，如果是特殊的版本如cdh之类的，可以自行下载代码编译（下面的连接就在上面的download页面）。

关于flink与hive的版本可以参考：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/hive/

我的版本是cdh-1.1.0-5.7.2就需要自己下载代码自行编译，下载代码后进入根目录：

mvn clean install -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.7.2

执行上面的编译命令，把编译出来的jar包拷贝到lib下就行了。

其他的jar包则可以通过maven仓库下载：

https://mvnrepository.com/

准备好相关的jar包之后，就可以配置启动了。附一张我这边的完成图：

除了dist、table、table-blink、slf4j、log4j其他的都需要自己下载拷贝进来。

2 配置关键属性

启动flink之前确保两个环境变量的配置：FLINK_HOME和HADOOP_CONF_DIR。其他的配置可以参考：

1 配置默认的并行度：parallelism.default: 5  （之后flink如果使用sql之类的操作，无论是join还是sink，默认的并行度都是5，这样避免在session模式中资源占用过多）

2 配置执行模式：execution.target: yarn-session （session模式必须的参数）

3 修改yarn配置文件：yarn.properties-file.location: /var/flink/yarn （这个配置一定要加上，不然默认yarn app文件会写入/tmp中，如果/tmp目录定时被清理掉，session模式就无法工作了）

4 开启hive自动推断：table.exec.hive.infer-source-parallelism: true （如果开启这个参数，读取hive中的数据时会根据底层文件做并行度推断，当然还会跟下面的参数比较，选择最小值作为并行度）

5 配置最大的hive并行度：table.exec.hive.infer-source-parallelism.max: 5（这个参数一般搭配上面的参数共同使用）

其他的配置可以都暂时忽略，有需要再调整。

3 启动集群

接下来基于下面的命令启动即可：

bin/yarn-session.sh -jm 1024 -tm 1024 -s 1 -nm flink-1.10 -d

解释下其中的参数：

Usage:
   Optional
     -D <arg>                        Dynamic properties
     -d,--detached                   Start detached
     -jm,--jobManagerMemory <arg>    Memory for JobManager Container with optional unit (default: MB)
     -nm,--name                      Set a custom name for the application on YARN
     -at,--applicationType           Set a custom application type on YARN
     -q,--query                      Display available YARN resources (memory, cores)
     -qu,--queue <arg>               Specify YARN queue.
     -s,--slots <arg>                Number of slots per TaskManager
     -tm,--taskManagerMemory <arg>   Memory per TaskManager Container with optional unit (default: MB)
     -z,--zookeeperNamespace <arg>   Namespace to create the Zookeeper sub-paths for HA mode

-d为后台启动，启动后脚本自动结束；-jm配置jobmanager的内存；-tm配置taskmanager的内存；-s配置taskmanager上的slot数量；-nm配置appmaster进程的名字。提交后，在yarn的控制台就可以看到对应的master进程了：

点击对应的master url就可以直接进入flink ui:

4 Flink Yarn Session的使用

启动后可以直接使用flink run运行

./bin/flink run -m yarn-cluster ./examples/batch/WordCount.jar

5 Yarn Session的工作模式

Session模式具体的工作流程为：

1 客户端使用yarn-session命令把相关的资源和配置上传到hdfs

2 根据配置文件向yarn申请资源创建AppMaster

3 Yarn根据申请的配置拉起容器

4 当用户使用Flink run命令执行程序时，程序会被编译成jobgraph，提交到AppMaster

5 AppMaster接收到命令，基于Dispatcher拉起JobManagerRunner，并根据JobGraph创建执行图，申请Slot相关资源

6 Slot资源通过 AppMaster 内部的 ResourceManager 跟Yarn进行通信，申请 TM

7 TM与JobManager内部的SlotPool通信，协调task的分发执行

8 程序执行结束后，对应的slot回收，释放taskmanager。