本文档只涉及HA具体安装步骤
Flink Standalone集群HA配置
1. HA集群环境规划
使用三台节点实现两主两从集群(由于笔记本性能限制，不能开启太多虚拟机，其实使用三台和四台机器在安装配置上没有本质区别)
Jobmanager：hadoop100 hadoop101【一个active，一个standby】
Taskmanager：hadoop101 hadoop102
zookeeper: hadoop100【建议使用外置zk集群，在这里我使用单节点zk来代替】
2. 开始配置+启动
集群内所有节点的配置都一样，所以先从第一台机器hadoop100开始配置
ssh hadoop100
#首先按照之前配置standalone的参数进行修改
vi conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address: hadoop100
vi conf/slaves
hadoop101
hadoop102
# 然后修改配置HA需要的参数
vi conf/masters
hadoop100:8081
hadoop101:8081
vi conf/flink-conf.yaml
high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.quorum: hadoop100:2181
high-availability.zookeeper.path.root: /flink
high-availability.cluster-id: /cluster_one
# 建议指定hdfs的全路径。如果某个flink节点没有配置hdfs的话，不指定全路径无法识别
high-availability.zookeeper.storageDir: hdfs://hadoop100:9000/flink/ha
# 把hadoop100节点上修改好配置的flink安装目录拷贝到其他节点
cd /usr/local/
scp -rq flink-1.4.2 hadoop101:/usr/local
scp -rq flink-1.4.2 hadoop102:/usr/local
# 【先启动zk服务】
# 启动flink standalone HA集群，在hadoop100节点上启动如下命令bin/start-cluster.sh
3. 验证HA集群进程
查看机器进程会发现如下情况【此处只列出flink自身的进程信息，不包含zk，hadoop进程信息】
登录hadoop100节点 执行jps: 20159 JobManager
登录hadoop101节点 执行jps: 7795 JobManager 8156 TaskManager
登录hadoop100节点 执行jps: 5046 TaskManager
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因为jobmanager节点都会启动web服务，也可以通过web界面进行验证
访问http://hadoop100:8081/#/jobmanager/config
发现以下信息：
注意：此时就算是访问hadoop101:8081也会跳转回hadoop100:8081 因为现在hadoop100是active的jobmanager。从下图中也可以看出，点击jobmanager查看，显示哪个节点，就表示哪个节点现在是active的。
4. 模拟jobmanager进程挂掉
现在hadoop100节点上的jobmanager是active的。我们手工把这个进程kill掉，模拟进程挂掉的情况，来验证hadoop101上的standby状态的jobmanager是否可以正常切换到active。
ssh hadoop100
执行jps：
20159 JobManager
kill 20159
5. 验证HA切换
hadoop100节点上的jobmanager进程被手工kill掉了，然后hadoop101上的jobmanager会自动切换为active，中间需要有一个时间差，稍微等一下
访问http://hadoop101:8081/#/jobmanager/config
如果可以正常访问并且能看到jobmanager的信息变为hadoop101，则表示jobmanager节点切换成功
6. 重启之前kill掉的jobmanager
进入到hadoop100机器
ssh hadoop100
执行下面命令启动jobmanager
bin/jobmanager.sh start cluster
启动成功之后，可以访问http://hadoop100:8081/#/jobmanager/config
这个节点重启启动之后，就变为standby了。hadoop101还是active。
Flink on yarn集群HA配置
1. HA集群环境规划
flink on yarn的HA 其实是利用yarn自己的集群恢复机制。
在这需要用到zk，主要是因为虽然flink-on-yarn cluster HA依赖于Yarn自己的集群机制，但是Flink Job在恢复时，需要依赖检查点产生的快照，而这些快照虽然配置在hdfs，但是其元数据信息保存在zookeeper中，所以我们还要配置zookeeper的HA信息
hadoop集群搭建的伪分布，在hadoop100节点上面【flink on yarn 使用伪分布hadoop集群和真正分布式hadoop集群，在操作上没有区别】
zookeeper服务也在hadoop100节点上
2. 开始配置+启动
主要在hadoop100这个节点上配置即可
首先需要修改hadoop中yarn-site.xml中的配置，设置提交应用程序的最大尝试次数
<property>
<name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name>
<value>4</value>
<description>
The maximum number of application master execution attempts.
</description>
</property>
然后修改flink部分相关配置
可以解压一份新的flink-1.4.2安装包
tar -zxvf flink-1.4.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
修改配置文件【标红的目录名称建议和standalone HA中的配置区分开】
vi conf/flink-conf.yaml
high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.quorum: hadoop100:2181
high-availability.zookeeper.storageDir: hdfs://hadoop100:9000/flink/ha-yarn
high-availability.zookeeper.path.root: /flink-yarn
yarn.application-attempts: 10
3. 启动flink on yarn，测试HA
先启动hadoop100 上的zookeeper
在hadoop100上启动HA集群
cd /usr/local/flink-1.4.2
bin/yarn-session.sh -n 2
在hadoop100上执行jps命令，可以看到下面进程信息：
28680 YarnApplicationMasterRunner
jobmanager进程就在这个(YarnApplicationMasterRunner)进程里面
所以想要测试jobmanager的HA情况，只需要拿YarnApplicationMasterRunner这个进程进行测试即可。
执行下面命令手工模拟kill掉jobmanager（YarnApplicationMasterRunner）
kill 28680
然后你再执行jps 会发现，YarnApplicationMasterRunner这个进程又出现了。
并且还可以去yarn的web界面进行确认：
发现这个程序的AttemptId变为00002了
如果想查看jobmanager的webui界面可以点击下面链接：
对比重启前后的jobmanager.rpc.port参数，会发现两次是不一样的，所以可以验证jobmanager是重启之后的。
