Flink 有三种部署模式，分别是 Local、Standalone Cluster 和 Yarn Cluster。
1.1. Local模式
对于 Local 模式来说，JobManager 和 TaskManager 会公用一个 JVM 来完成 Workload。如果要验证一个简单的应用，Local 模式是最方便的。实际应用中大多使用 Standalone 或者 Yarn Cluster，而local模式只是将安装包解压启动（./bin/start-local.sh）即可，在这里不在演示。
1.2. Standalone 模式
1.2.1. 下载
安装包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html
快速入门教程地址：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/quickstart/setup_quickstart.html
1.2.2. 上传安装包到linux系统
使用rz命令
1.2.3. 解压
tar –zxvf flink-1.3.2-bin-hadoop26-scala_2.10.tgz
1.2.4. 重命名
mv flink-1.3.2 flink
1.2.5. 修改环境变量
切换到root用户配置
export FLINK_HOME=/home/hadoop/flink
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin
配置结束后切换会普通用户
source /etc/profile
1.2.6. 修改配置文件
修改flink/conf/masters
master1:8081
修改flink/conf/slaves
master1ha
master2
master2ha
修改flink/conf/flink-conf.yaml
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
jobmanager.rpc.address: master1
1.2.7. 启动flink
/home/Hadoop/flink/bin/start-cluster.sh
1.2.8. Flink 的 Rest API
Flink 和其他大多开源的框架一样，提供了很多有用的 Rest API。不过 Flink 的 RestAPI，目前还不是很强大，只能支持一些 Monitor 的功能。Flink Dashboard 本身也是通过其 Rest 来查询各项的结果数据。在 Flink RestAPI 基础上，可以比较容易的将 Flink 的 Monitor 功能和其他第三方工具相集成，这也是其设计的初衷。
在 Flink 的进程中，是由 JobManager 来提供 Rest API 的服务。因此在调用 Rest 之前，要确定 JobManager 是否处于正常的状态。正常情况下，在发送一个 Rest 请求给 JobManager 之后，Client 就会收到一个 JSON 格式的返回结果。由于目前 Rest 提供的功能还不多，需要增强这块功能的读者可以在子项目 flink-runtime-web 中找到对应的代码。其中最关键一个类 WebRuntimeMonitor，就是用来对所有的 Rest 请求做分流的，如果需要添加一个新类型的请求，就需要在这里增加对应的处理代码。下面我例举几个常用 Rest API。
1.查询 Flink 集群的基本信息: /overview。示例命令行格式以及返回结果如下：
$ curl http://localhost:8081/overview
{"taskmanagers":1,"slots-total":16,
"slots-available":16,"jobs-running":0,"jobs-finished":0,"jobs-cancelled":0,"jobs-failed":0}
2.查询当前 Flink 集群中的 Job 信息：/jobs。示例命令行格式以及返回结果如下：
$ curl http://localhost:8081/jobs
{"jobs-running":[],"jobs-finished":
["f91d4dd4fdf99313d849c9c4d29f8977"],"jobs-cancelled":[],"jobs-failed":[]}
3.查询一个指定的 Job 信息: /jobs/jobid。这个查询的结果会返回特别多的详细的内容，这是我在浏览器中进行的测试，如下图：
想要了解更多 Rest 请求内容的读者，可以去 Apache Flink 的页面中查找。
1.2.9. 运行测试任务
./bin/flink run -m master1:8082 ./examples/batch/WordCount.jar --input hdfs://master1:9000/words.txt --output hdfs://master1:9000/clinkout
1.3. Flink 的 HA
首先，我们需要知道 Flink 有两种部署的模式，分别是 Standalone 以及 Yarn Cluster 模式。对于 Standalone 来说，Flink 必须依赖于 Zookeeper 来实现 JobManager 的 HA（Zookeeper 已经成为了大部分开源框架 HA 必不可少的模块）。在 Zookeeper 的帮助下，一个 Standalone 的 Flink 集群会同时有多个活着的 JobManager，其中只有一个处于工作状态，其他处于 Standby 状态。当工作中的 JobManager 失去连接后（如宕机或 Crash），Zookeeper 会从 Standby 中选举新的 JobManager 来接管 Flink 集群。
对于 Yarn Cluaster 模式来说，Flink 就要依靠 Yarn 本身来对 JobManager 做 HA 了。其实这里完全是 Yarn 的机制。对于 Yarn Cluster 模式来说，JobManager 和 TaskManager 都是被 Yarn 启动在 Yarn 的 Container 中。此时的 JobManager，其实应该称之为 Flink Application Master。也就说它的故障恢复，就完全依靠着 Yarn 中的 ResourceManager（和 MapReduce 的 AppMaster 一样）。由于完全依赖了 Yarn，因此不同版本的 Yarn 可能会有细微的差异。这里不再做深究。
1.3.1. 修改配置文件
修改flink-conf.yaml
state.backend: filesystem
state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://master1:9000/flink-checkpoints
high-availability: zookeeper
high-availability.storageDir: hdfs://master1:9000/flink/ha/
high-availability.zookeeper.quorum: master1ha:2181,master2:2181,master2ha:2181
high-availability.zookeeper.client.acl: open
修改conf
server.1=master1ha:2888:3888
server.2=master2:2888:3888
server.3=master2ha:2888:3888
修改masters
master1:8082
master1ha:8082
修改slaves
master1ha
master2
master2ha
1.3.2. 启动
/home/Hadoop/flink/bin/start-cluster.sh
1.4. Yarn Cluster 模式
1.4.1. 引入
在一个企业中，为了最大化的利用集群资源，一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload。因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行。首先，让我们通过下图了解下 Yarn 和 Flink 的关系。
在图中可以看出，Flink 与 Yarn 的关系与 MapReduce 和 Yarn 的关系是一样的。Flink 通过 Yarn 的接口实现了自己的 App Master。当在 Yarn 中部署了 Flink，Yarn 就会用自己的 Container 来启动 Flink 的 JobManager（也就是 App Master）和 TaskManager。
1.4.2. 修改环境变量
export HADOOP_CONF_DIR= /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
1.4.3. 部署启动
yarn-session.sh -d -s 2 -tm 800 -n 2
上面的命令的意思是，同时向Yarn申请3个container，其中 2 个 Container 启动 TaskManager（-n 2），每个 TaskManager 拥有两个 Task Slot（-s 2），并且向每个 TaskManager 的 Container 申请 800M 的内存，以及一个ApplicationMaster（Job Manager）。
Flink部署到Yarn Cluster后，会显示Job Manager的连接细节信息。
Flink on Yarn会覆盖下面几个参数，如果不希望改变配置文件中的参数，可以动态的通过-D选项指定，如 -Dfs.overwrite-files=true -Dtaskmanager.network.numberOfBuffers=16368
jobmanager.rpc.address：因为JobManager会经常分配到不同的机器上
taskmanager.tmp.dirs：使用Yarn提供的tmp目录
parallelism.default：如果有指定slot个数的情况下
yarn-session.sh会挂起进程，所以可以通过在终端使用CTRL+C或输入stop停止yarn-session。
如果不希望Flink Yarn client长期运行，Flink提供了一种detached YARN session，启动时候加上参数-d或—detached
在上面的命令成功后，我们就可以在 Yarn Application 页面看到 Flink 的纪录。如下图。
如果在虚拟机中测试，可能会遇到错误。这里需要注意内存的大小，Flink 向 Yarn 会申请多个 Container，但是 Yarn 的配置可能限制了 Container 所能申请的内存大小，甚至 Yarn 本身所管理的内存就很小。这样很可能无法正常启动 TaskManager，尤其当指定多个 TaskManager 的时候。因此，在启动 Flink 之后，需要去 Flink 的页面中检查下 Flink 的状态。这里可以从 RM 的页面中，直接跳转（点击 Tracking UI）。这时候 Flink 的页面如图
yarn-session.sh启动命令参数如下：
Usage:
Required
-n,--container <arg> Number of YARN container to allocate (=Number of Task Managers)
Optional
-D <arg> Dynamic properties
-d,--detached Start detached
-jm,--jobManagerMemory <arg> Memory for JobManager Container [in MB]
-nm,--name Set a custom name for the application on YARN
-q,--query Display available YARN resources (memory, cores)
-qu,--queue <arg> Specify YARN queue.
-s,--slots <arg> Number of slots per TaskManager
-st,--streaming Start Flink in streaming mode
-tm,--taskManagerMemory <arg> Memory per TaskManager Container [in MB]
1.4.4. 提交任务
之后，我们可以通过这种方式提交我们的任务
./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 ./examples/batch/WordCount.jar
以上命令在参数前加上y前缀，-yn表示TaskManager个数。
在这个模式下，同样可以使用-m yarn-cluster提交一个"运行后即焚"的detached yarn（-yd）作业到yarn cluster。
1.4.5. 停止yarn cluster
yarn application -kill application_1507603745315_0001