1、拉取flink镜像，创建网络

docker pull flink
docker network create flink-network

2、创建 jobmanager

# 创建 JobManager 
 docker run \
  -itd \
  --name=jobmanager \
  --publish 8081:8081 \
  --network flink-network \
  --env FLINK_PROPERTIES="jobmanager.rpc.address: jobmanager" \
  flink:latest jobmanager 

3、创建 taskmanager

# 创建 TaskManager 
 docker run \
  -itd \
  --name=taskmanager \
  --network flink-network \
  --env FLINK_PROPERTIES="jobmanager.rpc.address: jobmanager" \
  flink:latest taskmanager 

4、访问 http://localhost:8081/

4.1 修改Task Slots

默认的Slots num是1，我们可以修改为5：
修改的目录是jobmanager和taskmanager的/opt/flink/conf的flink-conf.yaml文件：


修改taskmanager.numberOfTaskSlots:即可。
注意：默认的docker容器中没有vi/vim命令，可以使用docker cp命令，复制出来修改，然后在复制回去，如下：

docker cp taskmanager:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml .
docker cp flink-conf.yaml taskmanager:/opt/flink/conf/

5、通过flinksql消费Kafka

确保有一个可用的kafka，如果没有，可以五分钟内，Docker搭建一个
Docker安装kafka 3.5
并且通过python，简单写一个生产者
Python生产、消费Kafka

5.1 导入flink-sql-connector-kafka jar包

顾名思义，用于连接flinksql和kafka。
进入flink

docker exec -it jobmanager /bin/bash

进入 flink的bin目录

cd /opt/flink/bin

查看flink版本：

flink --version

可以看出，我的版本是1.18.0

根据自己的flink版本，下载对应的 flink-sql-connector-kafka jar包
https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-sql-connector-kafka
因为我是1.18.0，所以选择下图的版本包：

点进去进行下载：

将下载的jar包，分别在jobmanager，taskmanager /opt/flink/lib目录下，注意，是两个都要放，如下图：

可以使用docker cp test.txt jobmanager:/opt/flink/lib命令，用户宿主机和docker容器文件传输。把test.txt换成对应的jar包即可

5.2 flinksql消费kafka

进入jobmanager中，执行

cd /opt/flink/bin
sql-client.sh

Flink SQL执行以下语句：

CREATE TABLE KafkaTable (
  `count_num` STRING,
  `ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'kafka_demo',
  'properties.bootstrap.servers' = '192.168.10.15:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
  'format' = 'json'
);

show tables;
select * from KafkaTable;

可以看到Flink在消费kafka数据，如下图：