目前网上能找到的做HA的教程基本都无法真正做到多机高可用，包括官方文档，经过很久的折腾，终于做到了多机高可用，希望其它人不再被坑。
集群模式安装
前提条件：
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机器已经安装好Java环境
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jobManager到taskManager的机器做ssh免密登录
以下操作都是直接使用的机器名，并保证可访问(/etc/hosts里配置)
standalone模式
该格式下一个master, 多个worker。
如下使用了三台机器，其中一台名为flink-master，另两台分别为：flink-slave1，flink-slave2
修改flink配置flink-conf.yaml，更改其jobmanager.rpc.address地址如下：
jobmanager.rpc.address: flink-master
然后修改其conf/slaves文件内容如下：
flink-slave1
flink-slave2
把该文件打包并上传至这三台机器，在master机器上启动：bin/start-cluster.sh start
在另外两台slave机器上分别执行： bin/taskmanager.sh start
ha模式
官方文档中的高可用只是针对localhost做的，是伪高可用，并且说明不细，真正在使用多机做高可用时无效，按官方说明无法搭建成功
前置条件：
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java
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高可用数据的存储：在此使用的hadoop，其支持多种，如HDFS, S3, Ceph, nfs等
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机器准备：在此准备了三台机器，分别为flink-master,flink-slave1,flinkslave2,并且做好高向master到slave的免密ssh登录
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在三台机器上都安装好flink
环境说明：
1. flink-master：只运行JobManager
2. flink-slave1：运行JobManager和TaskManager
3. flink-slave2：只运行TaskManager
配置步骤：
1.修改conf/masters，内容如下：
flink-master:8081
flink-slave1:8081
2.修改conf/slaves，其内容如下：
flink-slave1
flink-slave2
3.修改conf/flink-conf.yaml，其内容如下：
以下为必须要配置的内容：
high-availability: zookeeper
high-availability.storageDir: hdfs://192.168.0.15:9000/flink/ha/
high-availability.zookeeper.quorum: 192.168.0.15:2181
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high-availability： 高可用模式，必须为zookeeper
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high-availability.storageDir： JobManager的元数据持久化保存的位置
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high-availability.zookeeper.quorum： zk集群地址，在此我使用已有的zk，没有使用自带的
以下两项为建议配置项，根据需要配置：
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high-availability.zookeeper.path.root: /flink
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high-availability.cluster-id: /default_ns，该选项只有在有多个flink集群并共用同一个zk集群时才需要，否则其默认为default
4.把以上配置同步到三台机器的flink的conf目录下。
5.重要，官网坑就在此：修改flink-master机器的flink-conf.yaml中的jobmanager.rpc.address地址为flink-master, 修改flink-slave1机器的flink-conf.yaml的jobmanager.rpc.address地址为flink-slave1。如果不修改，会导致JobManager启动成功，但TaskManager无法连接到JobManager，其官方文档里面并没有修改，目前查看网上所有资料也没有人建议更改此配置，经查看其zookeeper中/flink/default/leader/resource_manager_lock节点值，发现配置不对，确定到JobManager注册的地址不对，其配置文档中说明也有问题，经尝试，发现需要修改该地址为每台JobManager自己机器地址即可。
6.在flink-master机器的flink/bin目录下执行：./start-cluster.sh即可。
7.输入相应地址后(http://flink-master:8081)后，界面如下：
image.png
这时如果停掉一个JobManager，另一个会生效(需要等一会，待其检测到并初始化JobManager的元数据后才能看到)，输入另一机器的web地址，也会自动跳转到为leader的机器。
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