Flink在9月份发布了最新版Flink1.14.0，新版本中 Flink 一个主要变化是集成的流媒体和批处理体验，此外，在 SQL API、更多连接器支持、检查点和 PyFlink 等方面也带来了许多新功能和改进。

更多详细内容，点击1.14.0 发布公告

GitHub 地址：https://github.com/apache/flink

参考链接：Apache Flink: Apache Flink 1.14.0 Release Announcement

  正好我的Flink环境需要重新配置，那我就把最新的1.14安排上，具体介绍下怎么配置。

一、系统环境

主机名	系统	内存	磁盘
ss3（主节点）	Centos7.6	4G	50G
ss4	Centos7.6	4G	50G
ss5	Centos7.6	2G	50G

大数据基础环境就不必说了，ssh免密，时间同步，hosts配置，scala环境，最基本的hdfs肯定要有的，具体操作可以参考我另一篇博文

https://blog.csdn.net/suwei825/article/details/120761437https://blog.csdn.net/suwei825/article/details/120761437

二、Flink配置

2.1、下载上传Flink1.14.0软件包

下载：https://flink.apache.org/downloads.html

 2.2、上传解压

tar -xzvf flink-1.14.0-bin-scala_2.12.tgz

 2.3、修改配置文件

修改master节点即可
[root@ss3 conf]# vi /software/flink-1.14.0/conf/masters
ss3:8081


[root@localhost conf]# vi /software/flink-1.14.0/conf/workers
ss3
ss4
ss5

[root@ss3 conf]# vi /software/flink-1.14.0/conf/flink-conf.yaml 
jobmanager.rpc.address: ss3             ##指向master节点
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.memory.process.size: 1024m   定义允许JVM在每个节点上分配的最大主内存量
taskmanager.memory.process.size: 1024m
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
parallelism.default: 1
jobmanager.execution.failover-strategy: region
web.upload.dir: /software/flink-1.14.0/jars       #不能设置为HDFS
env.ssh.opts: -p 22                          ##指定传输端口，默认22时可不设置

将以上修改的3个配置文件同步到ss4,ss5两个从节点

scp flink-conf.yaml root@ss4:/software/flink-1.14.0/conf/
scp masters root@ss4:/software/flink-1.14.0/conf/
scp workers root@ss4:/software/flink-1.14.0/conf/

2.4、启动

在master启动即可，另外两台无需操作：

[root@ss3 flink-1.14.0]# ./bin/start-cluster.sh

访问web管理端查看启动情况

 三、测试运行

测试的话当然还是大数据的经典案例wordcount了

3.1安装nc

yum install -y nc

 3.2 在控制台窗口1中启动一个本地服务

nc -l -p 19000

 3.3 在控制台窗口2中提交flink程序

 bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar   --hostname ss3 --port 19000

 我们刷新web管理端，可以看到启动了一个job

 3.4 在控制台窗口3中打开out日志文件

[root@ss3 ~]# cd /software/flink-1.14.0/log/
[root@ss3 log]# tail -f flink-root-taskexecutor-0-ss3.out

 out文件更新后，控制台中会自动显示新增的数据

3.5 输入测试数据

我们回到控制台1窗口，输入语句，在控制台3中查看统计结果，如下图所示

 

 我们在一行语句中输入重复单词

 

 

 可以看到flink被统计了2次

 Job运行详情

总结
        感谢能看到这里的朋友😉

        本次的分享就到这里，猫头鹰数据致力于为大家分享技术干货😎

        如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正😅

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