该资源为Apache Flink 1.14.0版本针对Cloudera Hadoop发行版CDH 6.3.2优化打包的.zip文件，便于在CDH环境中快速部署和使用Flink进行大数据实时流处理与批处理任务。
《FLINK-1.14.0在CDH6.3.2上的部署与集成》
Flink是一款开源的流处理框架，以其高效、实时、可扩展性和容错性著称，在大数据处理领域得到广泛应用。本段落将详细介绍如何在企业级Hadoop平台Cloudera Data Hub（CDH）6.3.2上部署FLINK-1.14.0版本，并结合Hive进行数据处理。
CDH 6.3.2提供了全面的Hadoop和大数据分析解决方案，包括多个组件如HDFS、YARN、HBase以及Hive等，为用户提供统一的数据管理和分析环境。而Flink 1.14.0则带来了性能优化及新特性，例如增强的SQL支持、改进的连接器与格式，并进一步整合了Kafka。
部署FLINK on CDH首先需要准备的是FLINK-1.14.0二进制包，其中包含了专为YARN设计的`FLINK_ON_YARN-1.14.0.jar`以及通用Flink二进制文件`FLINK-1.14.0.jar`。
**环境准备：**
在部署前，请确保CDH集群已安装并配置好YARN、HDFS等组件，并具备Java运行时环境，推荐使用Java 8或更高版本以支持Flink 1.14.0的兼容性需求。
**解压与配置FLINK-1.14.0：**
将`FLINK-1.14.0-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel`包解压缩至指定目录，此版本适用于Linux环境且依赖Scala 2.11。根据CDH的parcel管理机制执行相关操作。
**配置YARN与HDFS：**
修改`conf/flink-conf.yaml`文件以设置Flink在YARN上运行的相关参数，包括将`yarn.application-mode`设为`cluster`, `jobmanager.rpc.address`指向ResourceManager地址等。同时确保正确设置了保存状态和日志的HDFS路径。
**与Hive集成：**
要实现Flink与Hive的数据交互，请保证Hive Metastore服务正常运行，并在flink配置中添加必要的hive连接设置，例如指定`hive.metastore.uris`.
**启动FLINK集群并测试作业：**
使用提供的脚本如`bin/yarn-session.sh`提交到YARN以启动Flink的Session模式或直接通过命令行方式执行应用。创建一个简单的WordCount示例来验证部署成功。
**监控与维护：**
可以通过配置好的Web界面访问地址（例如:8081）进行作业状态监测，并根据实际情况调整参数如TaskManager数量、内存分配等，以优化性能表现并维持系统的稳定运行。
通过上述步骤，在CDH 6.3.2上部署FLINK-1.14.0并与Hive集成得以实现。这不仅充分利用了CDH提供的资源管理能力，还借助Flink强大的流处理特性来应对大规模实时数据的挑战，为企业的大数据应用提供了强有力的支持。
5星
