为了适应不同的场景，Flink提供了多种编程模型。安装Flink时，可以选择本地、standalone或Flink on YARN模式。Flink集群搭建涉及配置和资源管理，如单节点、HA集群以及在YARN上部署。Flink on YARN是企业生产环境的常见选择，提供资源管理和高可用性。
配置方面，关键文件如flink-conf.yaml应放在所有Worker节点的共享目录或每个节点的本地配置中。此外，配置文件workers用于指定多JobManager节点，只需在对应主机上添加hostname。在生产环境中，多节点部署时，只需在conf/workers中添加机器信息。
flink on yarn，只需要 一个flink安装包即可使用， 命令：解压 关键：这里问题来了，我的flink怎么识别hadoop呢？需要配置一个环境变量，编辑 /etc/profile，键入内容：好了，这样一个flink on yarn的环境就搭建好了。
Flink on Yarn模式安装部署要做的其实不多，正常的步骤： 上传二进制包 ===》解压缩 ===》 更改文件名称 ===》 配置环境变量。
在 flink-conf.yaml 配置中，将高可用性模式设置为 zookeeper，开启高可用模式。配置 ZooKeeper quorum，即一组提供分布式协调服务的 ZooKeeper 服务器。每个 ip：port 对应一个 ZooKeeper 服务器的 ip 及其端口，Flink 可通过指定的地址和端口访问 ZooKeeper。
两张图： historyserver.web.tmpdir的默认配置图：historyserver.web.tmpdir的自定义路径配置图：在hdfs的/flink目录下创建completed-jobs目录（权限可以改成777）启动/关闭命令：查看启动状态 分别启一个per-job任务、sql任务、基于session启的任务，过一会全部cancel掉。
在处理基于HDFS的Sink时，首先需配置支持Hadoop FileSystem的连接器依赖。Flink的StreamingFileSink组件提供了一种 ，将数据写入支持Flink FileSystem接口的文件系统中，通过将数据写入桶中，对无界输入流进行管理。
基于Apache Flink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，并从阿里巴巴的搜索和推荐这两大场景开始实现。目前阿里巴巴所有的业务，包括阿里巴巴所有子公司都采用了基于Flink搭建的实时计算平台。同时Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群之上。采用Hadoop的YARN做为资源管理调度，以 HDFS作为数据存储。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
这些 api 满足了上述条件 2，而 Flink 12 在此基础上在 SQL 层中实现了满足条件 1 的新算子——multiple input operator，可以参考 FLIP 文档[1]。Multiple input operator 是 table 层一个可插拔的优化。
阿里巴巴对Flink社区的贡献 我们举两个设计案例，第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，将Flink的Job调度和资源管理做了一个清晰的分层和解耦。这样做的首要好处是Flink可以原生的跑在各种不同的开源资源管理器上。
FlinkX 是一个基于 Flink 的数据同步工具，具备处理离线与在线数据传输的能力。它支持多种数据源，包括静态数据（如 MySQL、HDFS）及实时变化的数据（如 MySQL binlog、Kafka）。FlinkX 集成了计算框架原生的 FlinkSql，并提供了丰富的案例资源。
FLINK部署、监控与源码实例详解在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。核心代码示例中，数据流API的运用尤其引人注目。
