### 配置
DolphinScheduler 以
支持 Flink 任务调度
要在
DolphinScheduler 中配置
Flink 环境并实现任务调度，需要完成以下几个关键步骤：
#### 1. **确保基础环境依赖**
在部署和配置
DolphinScheduler 支持 Flink 任务之前，需要确保以下组件已经正确安装并配置：
- **
Flink**：需要安装并配置
Apache Flink 运行时环境。建议使用较新版本的
Flink（如 1.13 或更高），以获得更好的兼容性和功能
支持。
- **Hadoop**（可选）：如果计划将资源存储在 HDFS 上，则需要安装 Hadoop 并配置 `HADOOP_CLASSPATH` [^3]。
- **ZooKeeper**：
DolphinScheduler 依赖 ZooKeeper 来进行集群协调。
#### 2. **
DolphinScheduler 安装与配置**
安装
DolphinScheduler 后，需要进行一些特定配置来
支持 Flink 任务的执行：
- **修改
dolphinscheduler-worker 配置**：
在 `conf/worker.properties` 文件中，找到 `
dolphinscheduler.env.path` 属性，并将其指向一个包含必要的环境变量设置的脚本文件。例如，可以在此脚本中定义 `
FLINK_HOME` 和 `HADOOP_CLASSPATH` [^3]。
示例内容：
```bash
export
FLINK_HOME=/opt/
flink
export PATH=$
FLINK_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
```
- **配置资源存储路径**：
如果使用 HDFS 存储资源，则需要在 `conf/application.yml` 文件中配置
DolphinScheduler 的资源管理器，指定 `storage.type=hdfs` 并设置 `storage.hdfs.defaultFS` 为 HDFS 的地址（如 `hdfs://localhost:9000`）[ ^4 ]。
#### 3. **
Flink 任务打包与上传**
为了在
DolphinScheduler 中运行
Flink 任务，需要将
Flink 应用程序打包成 JAR 文件，并通过
DolphinScheduler UI 将其上传到资源中心。
- **打包
Flink 项目**：
使用 Maven 或 Gradle 构建工具将
Flink 应用程序打包成独立的 JAR 文件。确保所有依赖项（包括
Flink Kafka Connector 等）都已正确引入 [^2]。
示例 Maven 插件配置：
```xml
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.
apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals><goal>shade</goal></goals>
<configuration>
<transformers>
<transformer implementation="...">
<mainClass>com.example.
flink.Main</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
```
- **上传资源**：
登录
DolphinScheduler Web UI，进入“资源中心” -> “上传资源”，选择生成的 JAR 文件并上传。
#### 4. **创建
Flink 任务节点**
在
DolphinScheduler 的工作流编辑器中，可以通过添加“
Flink”类型的任务节点来执行
Flink 作业。
- **配置
Flink 任务参数**：
- **主类 (Main Class)**：指定
Flink 应用程序的入口类。
- **主 Jar 包**：选择上传的 JAR 文件。
- **命令行参数**：如有需要，可以传递额外的参数给
Flink 程序。
- **
Flink 模式**：可以选择本地模式 (`local`)、Standalone 模式或 YARN 模式 (`yarn-session`, `yarn-per-job`)。
示例命令行参数：
```
--input-topic input-topic-name --output-topic output-topic-name
```
#### 5. **解决常见问题**
- **NoClassDefFoundError / ClassNotFoundException**：
如果出现类似 `java.lang.NoClassDefFoundError: org/
apache/
flink/streaming/connectors/kafka/
FlinkKafkaConsumer` 的错误，说明某些依赖项未被正确加载。请检查 JAR 文件是否包含所有必要的依赖库 [^2]。
建议使用 `maven-shade-plugin` 或 `maven-assembly-plugin` 打包包含所有依赖的“fat jar”。
- **YARN 提交失败**：
如果使用 YARN 模式提交任务，请确保 `HADOOP_CLASSPATH` 已正确设置，并且 Hadoop 集群处于正常运行状态 。
#### 6. **测试与监控**
提交
Flink 任务后，可以通过
DolphinScheduler 的 Web UI 查看任务日志和执行状态。此外，也可以直接访问
Flink Web UI（默认端口 `8081`）查看更详细的作业信息。
---
本文介绍了如何在ApacheDolphinScheduler中支持Flink任务类型，包括任务创建、配置Flink环境、上传主程序包以及执行WordCount示例，帮助企业提升数据处理效率和可靠性。
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