flink本地集群 application命令提交jar

Flink 的本地集群部署通常涉及到使用 Flink 的命令行工具 `flink run` 或者 `./bin/flink` 来提交应用 JAR 包。以下是基本步骤：

1. **设置环境变量**：确保已经安装了 Apache Flink，并将 bin 目录添加到系统路径中。

2. **打包应用程序**：使用 Maven 或 Gradle 将你的 Flink 项目打包成一个 JAR 文件。例如，如果你使用 Maven，可以在 `pom.xml` 中配置好插件后执行 `mvn package`。

3. **获取 JAR 地址**：打包完成后，会在 target 目录下生成一个 JAR 文件，比如 `myapp.jar`。

4. **运行应用**：打开终端，进入包含 JAR 文件的目录，然后执行如下命令：

   ./bin/flink run -d myapp.jar

`-d` 参数表示后台模式 (`direct mode`) 运行，这样可以启动一个持久化的 JobManager。如果需要指定特定的配置选项，可以在命令后添加 `-c` 参数，如 `-c 'jobmanager.rpc.address=your-ip:port'`。

5. **监控日志**：应用会输出一些信息和日志，你可以通过查看控制台输出或使用 `./bin/flink web` 启动 Web 界面来查看作业状态。

相关问题

#提交任务 flink run-application -t yarn-application /root/flink060106_util.jar。。。怎么理解。。

这是在使用 Apache Flink 分布式处理框架时提交一个任务的命令，具体解释如下：

`flink run-application`：启动一个 Flink 应用程序。

`-t yarn-application`：指定提交到 YARN 集群上运行。

`/root/flink060106_util.jar`：指定要运行的应用程序 JAR 包路径。

因此，该命令的含义是将 `/root/flink060106_util.jar` 提交到 YARN 集群以运行 Flink 应用程序。

springboot内嵌flink并对外部的flink组成集群

根据提供的引用内容，我们可以了解到Spring Boot是一个用于创建基于Spring的独立应用程序的框架，而Apache Flink是一个流处理框架。在Spring Boot中内嵌Flink可以让我们更方便地使用Flink进行流处理。同时，我们也可以将内嵌的Flink与外部的Flink集群进行整合，以便更好地利用Flink的分布式计算能力。

以下是实现Spring Boot内嵌Flink并对外部Flink集群进行整合的步骤：

1.在Spring Boot项目中添加Flink的依赖，例如：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
    <version>1.12.2</version>
</dependency>

2.在Spring Boot项目中创建Flink的执行环境，例如：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

3.在Spring Boot项目中编写Flink的处理逻辑，例如：

DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Integer> parsed = text.map(Integer::valueOf);DataStream<Integer> result = parsed.keyBy(x -> x % 10).sum(1);
result.print();

4.将Spring Boot项目打包成jar包，并在外部Flink集群中运行，例如：

./bin/flink run -c com.example.demo.Application /path/to/demo.jar

5.在外部Flink集群中启动一个SocketTextStreamSource，例如：

DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

6.在外部Flink集群中将SocketTextStreamSource与Spring Boot项目中的处理逻辑进行整合，例如：

DataStream<Integer> parsed = text.map(Integer::valueOf);
DataStream<Integer> result = parsed.keyBy(x -> x % 10).sum(1);
result.print();

7.启动外部Flink集群，例如：

./bin/start-cluster.sh

8.启动SocketTextStreamSource，例如：

./bin/flink run -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketTextStreamWordCount /path/to/examples/streaming/SocketTextStreamWordCount.jar --port 9999

通过以上步骤，我们就可以实现Spring Boot内嵌Flink并对外部Flink集群进行整合了。