Flink是目前在国内非常流行的大数据的计算框架，其设计理念可以完美的实现数据的批流计算一体化。Flink的集群，如果要使用到JobManager的HA，以及Yarn的资源调度的话，整体的部署过程还是比较复杂的。本系列文章将完整介绍Hadoop，Kerberos，SASL，Yarn，以及Flink集群的搭建过程，一步步完成整个系统环境的部署。
Hadoop集群的搭建
Hadoop的HDFS在Flink中用作JobManager的HA，Yarn可以用于Flink任务的资源调度，因此是必不可少的。下面我们先搭建好一个Hadoop的集群。
伪分布式集群
对于一些不熟悉Hadoop集群的搭建的同学，我们先来看下伪分布式集群的搭建，可以快速的熟悉简化的配置过程，以及Hadoop的各配置文件等。
以下是我用于部署该服务的机器：
| hostname | ip |
|---|---|
| master | 10.16.. |
1. ssh免密码登录
在伪分布式集群中，所有的服务都在同一节点启动，但它们之间也同样通过ssh的方式访问，所以需要配置ssh免密码登录，配置的方式如下：
$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys
测试以下命令，成功跳转即可：
$ ssh localhost
2. 下载并解压Hadoop的jar包
Hadoop下载镜像站的地址，选择Hadoop2.8.5版本：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
将jar包下载在/data目录，然后解压缩：
$ tar -xvf hadoop-2.8.5.tar.gz
3. 配置文件修改
- 配置HDFS相关配置文件：
- 配置etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
- 配置etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
- 配置Yarn相关配置文件：
- 配置etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
- 配置etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
4. 启动服务
- 启动HDFS：先进行HDFS Namenode格式化，然后启动NameNode和DataNode。访问NameNode的Web页面：http://localhost:50070/，可以看到NameNode和1个DataNode，HDFS启动成功。
$ bin/hdfs namenode -format
$ sbin/start-dfs.sh
HDFS
- 启动Yarn：直接启动ResourceManager和NodeManager。访问Yarn的Web页面：http://localhost:8088/，可以看到一个Active Nodes，Yarn启动成功。
$ sbin/start-yarn.sh
5. 运行Hadoop任务
在集群搭建完成后，可以运行Hadoop的示例任务，检查集群是否能够正常工作，命令如下：
$ ./bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar pi 3 3
该程序会打印PI的值，则执行成功。在Yarn的Web页面，可以看到有一个成功的Application。
yarn
下一节我们会介绍Hadoop的分布式集群，Kerberos和SASL等的部署。
