Flink Standalone模式部署集群是最简单的一种部署方式，不依赖于其他的组件，另外还支持YARN/Mesos/K8S等模式下的部署
Standalone执行架构图：
1）client客户端提交任务给Jobmanager
2）JobManager负责申请任务运行所需要的资源并管理任务和资源。
3）JobManager分发任务给TaskManager执行
4）TaskManager定期向JobManager汇报状态
1、环境：
10.0.83.71 jobmanager+taskmanager
10.0.83.72 taskmanager
10.0.83.73 taskmanager
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
2、修改配置环境，改为实际的集群配置：
sed -i 's/jobmanager.rpc.address: localhost/jobmanager.rpc.address: 10.0.83.71/g' /opt/flink/conf/flink-conf.yaml
sed -i 's/taskmanager.numberOfTaskSlots: 1/taskmanager.numberOfTaskSlots: 2/g' /opt/flink/conf/flink-conf.yaml
#允许通过web提交
sed -i 's/#web.submit.enable: false/web.submit.enable: true/g' /opt/flink/conf/flink-conf.yaml
指定master节点
sed -i 's/localhost:8081/10.0.83.71:8081/g' /opt/flink/conf/masters
指定worker节点
echo -e '10.0.83.71\n10.0.83.72\n10.0.83.73' > /opt/flink/conf/workers
3、配置免密登录
分别在71，72，73上执行：ssh-keygen -t rsa
分别在每台机器上执行copy to其他2个机器地址：
ssh-copy-id 10.0.83.71
ssh-copy-id 10.0.83.72
ssh-copy-id 10.0.83.73
4、代码同步到其他机器
scp -r /opt/flink 10.0.83.72:/opt/
scp -r /opt/flink 10.0.83.73:/opt/
部署hadoop集群
可以参考： https://blog.51cto.com/mapengfei/2546950
在hadoop集群部署完成之后，
hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/output
hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input
上传样例数据到hdfs上
hdfs dfs -put /opt/words.txt /wordcount/input
执行flink测试任务：
cd /opt/flink/
bin/flink run examples/batch/WordCount.jar --input hdfs://node1:8020/wordcount/input/words.txt --output hdfs://node1:8020/wordcount/output