如何搭建基于Flink和Spring Boot的大数据集群，并配置组件以支持风电风机数据的实时采集与分析？请提供详细步骤。

搭建这样一个大数据集群并实现风电风机数据的实时采集与分析，需要综合运用到多个技术组件，包括Flume、Kafka、Flink、HBase以及OpenTSDB。以下是详细的步骤和配置方法：

参考资源链接：[基于Flink的风电风机实时数据采集与可视化系统构建](https://wenku.csdn.net/doc/8bdw36sxkv?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **集群搭建**:
- 首先，需要准备三台虚拟机，分别作为master节点和slave节点。在这些机器上安装Java 8环境和必要的系统依赖。
- 使用CentOS操作系统，并配置国内开源镜像源以加速下载。配置方法详见《基于Flink的风电风机实时数据采集与可视化系统构建》文档。

2. **安装与配置Flume**:
- 在数据采集点部署Flume agent，配置其source来收集风电场的实时数据。
- 配置Flume sink将收集到的数据发送到Kafka集群。

3. **部署Kafka集群**:
- 在至少一台master和slave机器上部署Kafka broker，配置Zookeeper集群保证高可用。
- 设置Kafka topic与Flume channel对应，用于消息的中转。

4. **安装与配置Flink**:
- 在另外一台master节点上安装Flink集群，配置taskmanager和jobmanager。
- 开发Flink job，订阅Kafka topic，实现数据流的实时处理、计算和分析。

5. **配置数据存储层HBase和OpenTSDB**:
- 在slave机器上安装并配置HBase，作为海量数据的存储解决方案。
- 安装OpenTSDB，并与Flink连接，用于存储和查询时间序列数据，便于历史数据分析和图形化展示。

6. **开发Spring Boot应用**:
- 使用Spring Boot创建Web应用程序，实现用户界面。
- 在Spring Boot应用中集成Flink的数据处理结果，通过API提供给前端进行实时数据展示。

7. **数据流和组件配置**:
- 确保所有组件配置正确，监控集群状态，调整并优化性能。

通过以上步骤，你可以搭建起一个支持风电风机数据实时采集与分析的大数据集群。每一步都需要仔细的测试和验证，以确保系统的稳定性和实时性。为了深入理解和掌握每个组件的使用以及整个集群的搭建过程，推荐详细阅读《基于Flink的风电风机实时数据采集与可视化系统构建》这一资料，它为你提供了实战项目中不可或缺的详细步骤和解决方案。

参考资源链接：[基于Flink的风电风机实时数据采集与可视化系统构建](https://wenku.csdn.net/doc/8bdw36sxkv?spm=1055.2569.3001.10343)