flink高可用（standlone）的配置和问题解决
首先还是修改flink安装目录的conf目录下flink-conf.yaml文件，找到如下的三个配置，把原本的注释放开，然后配置自己的hdfs地址和zookeeper地址。
需要注意的是，我这里的hdfs是之前的ha集群，mycluster是我的hdfs的集群名，至于后边的内容会在hdfs中创建路径，可以自定义，不需要提前创建。
1 high-availability: zookeeper 2 high-availability.storageDir: hdfs://mycluster/flink/ha/ 3 high-availability.zookeeper.quorum: node7-2:2181,node7-3:2181,node7-4:2181
workers修改
上一篇有提到过，旧版本的flink中有个文件叫slaves，新版的就叫这个workers，代表的是taskManger节点，之前我配置了三个，现在其中一个换成jobManager，所以删掉一个之后内容如下：
node7-2
node7-3
node7-4masters修改
之前的监看flink集群搭建时，是没有管这个文件的，因为jobManager就只有一个，现在有了两个jobManager，就需要修改这个文件制定jobManager集群的节点。
实际上从这里，尤其是之前的masters和slaves这两个文件的命令，也很容易看出来他们的主从关系。
修改后的masters文件内容如下：
node7-1:8081
node7-2:8081
配置文件同步分发
和hdfs一样，和flink简单集群一样，这些修改的配置文件也都需要同步分发到所有的节点中，scp就不多说了。
hadoop依赖jar下载
上边操作完成后，我就使用start-cluster.sh启动的集群，然后看到打印出了如下的信息：
Starting HA cluster with 2 masters.
Starting standalonesession daemon on host node7-1.
Starting standalonesession daemon on host node7-2.
Starting taskexecutor daemon on host node7-2.
Starting taskexecutor daemon on host node7-3.
Starting taskexecutor daemon on host node7-4.
也没有报错，我以为就成功了，但是当我访问web页面时，无论是http://node001:8081还是http://node002:8081都无法访问，于是查看了flink的日志文件，结果发现日志中打印了如下的异常信息：
2020-11-26 04:48:36,426 ERROR org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint [] - Could not start cluster entrypoint StandaloneSessionClusterEntrypoint.
org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypointException: Failed to initialize the cluster entrypoint StandaloneSessionClusterEntrypoint.
看起来就是无法识别和连接hdfs，实际上是因为没有相关的依赖，因此需要下载flink依赖的hadoop的jar到flink安装目录下的lib目录下。
这个插件在flink官网可以找到，https://flink.apache.org/downloads.html，这个连接中Additional Components下就是flink依赖的hadoop插件。
按网上说的，需要根据相应的hadoop版本下载对应的插件版本，但是我的hadoop是3.1.3，而这个页面中最高才是2.8.3，因此最终就下载了这个版本。
之后重新执行start-cluster.sh后日志没有再打印上边的异常，同时web页面也都可以成功打开了，并能看到两个taskManger。
在web页面提交上一次做好的flink程序的jar之后，也能看到running状态，似乎ha模式搭建成功了，但是实际上并不是。
log后发现了如下的异常：
1 StandaloneSessionClusterEntrypoint down with application status FAILED. Diagnostics java.io.IOException: Could not create FileSystem for highly available storage path (hdfs://jh/flink/ha/flinkCluster) 2 at org.apache.flink.runtime.blob.BlobUtils.createFileSystemBlobStore(BlobUtils.java:103) 3 at org.apache.flink.runtime.blob.BlobUtils.createBlobStoreFromConfig(BlobUtils.java:89) 4 at org.apache.flink.runtime.highavailability.HighAvailabilityServicesUtils.createHighAvailabilityServices(HighAvailabilityServicesUtils.java:117) 5 at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.createHaServices(ClusterEntrypoint.java:306) 6 at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.initializeServices(ClusterEntrypoint.java:269) 7 at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.runCluster(ClusterEntrypoint.java:211) 8 at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.lambda$startCluster$0(ClusterEntrypoint.java:172) 9 at org.apache.flink.runtime.security.contexts.NoOpSecurityContext.runSecured(NoOpSecurityContext.java:30) 10 at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.startCluster(ClusterEntrypoint.java:171) 11 at org.apache.flink.runtime.entrypoint.ClusterEntrypoint.runClusterEntrypoint(ClusterEntrypoint.java:520) 12 at org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint.main(StandaloneSessionClusterEntrypoint.java:64)
经过一番查询和尝试后找到了解决办法，即配置两个环境变量，环境变量的配置方式较多，可以配系统变量，可以配用户变量，我就直接配置的系统变量，执行vi /etc/profile，然后加入如下两行：
export HADOOP_HOME=/data/hadoop/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
配置完成后使用source /etc/profile重新加载刚修改的内容，然后重新提交flink程序jar后日志不在报错，同时再次在nc中输入单词后，在web界面的Stdout中便能成功的刷新出预想的结果，至此，flink的ha模式搭建成功，搭建过程也算是对flink的设计思想和架构有了更进一步的认识。
