flink on yarm 部署，flink与hadoop 需要安装在同台机器上吧

在使用 Flink on YARN 部署时，Flink 和 Hadoop 可以安装在不同的机器上，不一定需要安装在同一台机器上。

Flink on YARN 的部署方式是将 Flink 集群部署在 YARN 上，利用 YARN 的资源管理和调度功能来管理 Flink 任务的资源分配和执行。因此，只要 Flink 和 Hadoop 都能够与 YARN 进行正确的交互并共享资源，就可以在不同的机器上安装并部署。

需要注意的是，为了确保 Flink 和 Hadoop 能够正确地与 YARN 进行交互和共享资源，需要进行正确的配置和调试。具体来说，需要在 Flink 和 Hadoop 中设置正确的 YARN 相关配置，如 YARN 的资源管理器地址、节点管理器地址、队列名称等。同时，还需要确保 YARN 的版本与 Flink 和 Hadoop 的版本兼容，并按照官方文档进行配置和调试。

另外，为了提高 Flink on YARN 的性能和稳定性，建议在部署时使用高性能的计算和存储资源，并进行充分的测试和验证。同时，也需要注意安全性和权限控制，以避免潜在的安全风险和数据泄露。

在使用阿里云 Flink on Yarn 部署时，Flink 和 Hadoop 可以安装在同一台机器上，但也可以安装在不同的机器上。

一般来说，建议将 Flink 和 Hadoop 安装在不同的机器上，以达到更好的性能和稳定性。这是因为 Flink 和 Hadoop 在资源占用和网络通信方面都有一定的要求，如果两者共用一台机器可能会相互影响，导致系统性能下降或出现故障。

在将 Flink 和 Hadoop 安装在不同机器时，需要在 Flink on Yarn 中进行配置，以便让 Flink 与远程的 Hadoop 集群进行交互。具体来说，需要在 Flink 的配置文件中设置 Hadoop 的相关参数（如 Namenode 的地址、HDFS 根路径等），以便 Flink 在执行作业时能够正确获取和写入数据。

Flink on Yarn 与 Hadoop 版本的兼容性也需要进行验证。建议选择与 Flink 官方文档推荐的 Hadoop 版本进行搭配，以获得最好的性能和兼容性。

Flink和Hadoop可以安装在同一台机器上，但也可以分别安装在不同的机器上，具体取决于你的需求和资源配置。

如果你的机器资源足够，并且需要在同一台机器上同时运行Flink和Hadoop，你可以进行如下配置：

1. 分别安装和配置Flink和Hadoop：按照官方文档的指引，分别安装和配置Flink和Hadoop。确保它们各自的配置文件中的端口、路径等不会冲突。

2. 调整资源分配：根据机器的资源情况，合理分配和调整Flink和Hadoop的资源。可以通过调整各自的配置文件中的资源参数，如内存分配、并行度等。

3. 确保端口不冲突：确保Flink和Hadoop使用的端口不冲突，可以通过修改各自的配置文件来配置端口。

4. 注意资源竞争：由于Flink和Hadoop都需要占用机器的资源，例如CPU和内存，要注意避免资源竞争问题。可以通过合理的资源管理和调度策略来避免冲突。

另外，如果你的机器资源有限或者希望进行更好的资源隔离，也可以考虑将Flink和Hadoop分别安装在不同的机器上，通过网络进行通信和协作。这样可以更好地利用机器资源，提高系统的可靠性和性能。

Flink on YARN 是一种将 Flink 集成到 Hadoop YARN 上的部署模式，使 Flink 可以在 YARN 上运行和管理。如果您想使用 Flink on YARN，需要注意以下几点：

1. 安装 Flink：首先需要安装 Flink，可以从官网下载二进制包或源代码，并根据安装说明进行部署和配置。在部署时，需要指定 Flink 的执行引擎为 YARN，即设置参数-Dyarn.deploy-mode=remote。

2. 安装 Hadoop：同时，需要安装 Hadoop，可以从官网下载相应版本的 Hadoop，并根据安装说明进行部署和配置。在部署时，需要确保 Hadoop 的版本与 Flink 版本兼容，并配置好其相关环境变量和参数。

3. 配置 YARN：在安装完 Hadoop 后，还需要配置 YARN，以便能够正确地启动和管理 Flink。具体而言，需要配置 YARN 的资源管理器、调度器、节点管理器等组件，以及相应的队列、容器、内存、CPU 等参数。

4. 启动 Flink on YARN：在完成上述步骤后，可以通过命令行或 Web 界面，启动 Flink on YARN，并提交相应的作业。在启动时，需要指定 Flink 的启动脚本和相关配置文件，以及 YARN 的队列和资源限制等信息。

需要注意的是，Flink on YARN 部署需要在同一台机器上安装 Flink 和 Hadoop。同时，还需要根据具体情况和需求，进行相应的配置和优化，以提高性能和稳定性。另外，在使用 Flink on YARN 进行作业提交时，还需要遵循相关的调度策略和最佳实践，以确保作业的正确性和效率。

Flink 和 Hadoop 可以安装在同一台机器上，也可以分别安装在不同的机器上。这取决于您的需求和资源限制。

如果您希望将 Flink 与 Hadoop 集成在一起使用，可以将它们安装在同一台机器上。这样可以方便地共享数据和资源，例如 HDFS、YARN 等。在这种情况下，您需要确保 Flink 的配置文件中正确设置了 Hadoop 的相关参数，以便 Flink 能够访问和使用 Hadoop 的资源。

如果您希望在不同的机器上运行 Flink 和 Hadoop,也可以实现这种部署方式。例如，您可以在一台机器上运行 Flink,而另一台机器上运行 Hadoop。在这种情况下，您需要确保两台机器之间的网络连接正常，并且能够相互访问共享的数据和资源。同时，您需要为每台机器上的 Flink 和 Hadoop 分别配置相应的环境变量和系统路径，以便它们能够找到彼此并正常工作。

同学你好，是的，Flink on YARN 部署需要将 Flink 和 HDFS安装在同一台机器上。

Flink 运行在 YARN 的节点上，而 HDFS 是作为 Flink 的存储系统。这是因为 Flink 使用了 Hadoop 的 API 和文件系统来进行数据的处理和存储。