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  1. Flink 是一个分布式计算框架,通常需要运行在大数据集群中,以实现高性能和高可用性的计算。但是,在某些情况下,也可以将 Flink 部署在单机或者小集群中进行开发和测试,以便快速迭代和验证程序代码。

    具体而言,可以通过以下方式来实现 Flink 的单机或者小集群部署:

    本地模式(Local Mode):Flink 提供了本地模式,可以在单机上运行 Flink 程序。在本地模式下,Flink 会将整个应用程序部署在本地 JVM 中,不需要启动集群,并可以直接使用本地文件系统或者内存中的数据进行计算。可以使用以下命令来启动本地模式:

    Copy
    ./bin/flink run -m localhost:8081 -c com.example.MyJob /path/to/your/job.jar
    Standalone 模式:Flink 还支持 Standalone 模式,可以在小集群中运行 Flink 程序。在 Standalone 模式下,需要启动一个 Flink 集群,可以使用以下命令来启动:

    Copy
    ./bin/start-cluster.sh
    启动完成后,可以将 Flink 作业提交到集群中运行,可以使用以下命令来提交作业:

    Copy
    ./bin/flink run -m localhost:8081 -c com.example.MyJob /path/to/your/job.jar
    需要注意的是,单机或者小集群模式下,由于资源和性能的限制,

  2. 是的,Flink 可以在单独的环境中运行,无需依赖于大数据集群。Flink 提供了两种运行模式:本地模式和集群模式。

    1. 本地模式(Local Mode):在本地模式下,Flink 可以在单个机器上运行,无需连接到大数据集群。这种模式适用于开发、测试和调试任务,以及在小规模数据上进行实时处理。

    2. 集群模式(Cluster Mode):在集群模式下,Flink 可以与大数据集群(如 YARN、Mesos 或 Kubernetes)集成,并利用集群的资源来执行任务。这种模式适用于处理大规模数据和需要高可用性、故障恢复能力的生产环境。

    无论是在本地模式还是集群模式下运行,Flink 提供了一致的编程接口和功能,使得开发人员可以在不同的部署环境中轻松迁移和运行任务。

    需要注意的是,如果您在本地模式下运行 Flink,它将受限于单台机器的资源(CPU、内存等),而在集群模式下,可以利用整个集群的资源来扩展处理能力。

    因此,如果您只需要进行小规模的实时处理或者进行开发、测试和调试任务,Flink 可以脱离大数据集群单独运行。但如果需要处理大规模数据或者在生产环境中进行任务执行,建议使用集群模式来充分利用资源和获得高可用性。

    希望这个解答对您有帮助!如有任何进一步的问题,请随时提问。