一、单机模式
步骤：
1、使用XFTP将Flink安装包flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz发送到master机器的主目录。
2、解压安装包：
tar -zxvf ~/flink-1.13.5-bin-scala_2.11.tgz3、修改文件夹的名字，将其改为flume，或者创建软连接也可：
mv ~/flink-1.13.5 ~/flink4、配置环境变量：
vim ~/.bashrc然后在文件末尾添加以下内容：
export FLINK_HOME=/home/hadoop/flink
export PATH=$FLINK_HOME/bin:$PATH保存文件，然后刷新环境变量或重新启动命令行终端：
source ~/.bashrc5、可以使用以下命令开启一个Flink的Scala控制台：
start-scala-shell.sh local二、Flink Standalone模式集群
步骤：
1、使用vim命令配置Flink的flink-conf.yaml配置文件：
cd ~/flink/confvim flink-conf.yaml配置内容如下（注意：这里仅展示其中要修改的参数，其余参数配置保持不变）：
jobmanager.rpc.address: master
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.memory.process.size: 1600m
taskmanager.memory.process.size: 1728m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3
parallelism.default: 3
high-availability: zookeeper
high-availability.zookeeper.quorum: master:2181,slave1:2181,slave2:2181
high-availability.cluster-id: /cluster_one
high-availability.zookeeper.path.root: /flink
high-availability.storageDir: hdfs://mycluster/flink/ha/2、配置workers：
vim workers修改为以下内容：
master
slave1
slave23、配置masters，为节省资源，我们只在master启动主节点即可，如需启动备用节点，则需要在此处添加其他节点以作为备用节点：
vim masters修改为以下内容：
master:8088可指定端口，可访问web
4、添加Hadoop依赖包，若打算使Flink与Hadoop能够协同工作，比如后续在YARN上运行Flink、使用Flink连接到HDFS、HBase等，那么就需要将Flink对应Hadoop版本的shaded包，放到Flink安装目录的lib文件夹内，或者添加到Hadoop的环境变量中，这里使用第一种方法进行配置：
使用XFTP将 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0.jar 放到 ~/flink/lib 文件夹内
5、接着把配置好的Flink安装目录使用scp命令发送到其他节点：
scp -r ~/flink hadoop@slave1:~
scp -r ~/flink hadoop@slave2:~
6、（如第3步中配置了其他备用主节点，则需要做这步，只配置了一个master的话，这一步可以跳过）在备用主节点slave1上修改flink-conf.yaml，将其中的jobmanager.rpc.address一项修改为
slave1：
cd ~/flink/conf
vim flink-conf.yaml修改内容如下：
jobmanager.rpc.address: slave17、依次启动ZooKeeper、HDFS、YARN集群，以启动Hadoop；
8、在master节点上，启动Flink Standalone集群：
start-cluster.sh三、Flink on YARN模式
要使用Flink on YARN只需要修改环境变量，让Flink可以从系统环境变量中读取到Hadoop的配置信息即可：
vim ~/.bashrc然后在末尾添加Hadoop配置文件夹的目录环境：
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop然后刷新环境变量：
source ~/.bashrc后续就可以使用 yarn-session.sh 启动 yarn session 来运行Flink任务，或者使用 flink run 命令直接将Flink任务提交到YARN上运行。
