嘿，这个问题问得很实在！其实在部署高可用（HA）模式的Apache Flink时，并不是必须配置Hadoop的——这得看你选择的HA实现方式和实际的部署场景。

不需要依赖Hadoop的HA场景 #

• Flink原生支持基于ZooKeeper的Standalone HA模式：只需要配置ZooKeeper来协调多个JobManager的故障转移，同时将HA元数据（比如JobManager状态、作业元数据）存储在Flink支持的其他分布式存储（比如AWS S3、Google GCS，甚至是共享的网络文件系统）中，完全不需要Hadoop的任何组件。
• 这种模式适合不想引入Hadoop生态、希望保持Flink集群轻量化的场景。

需要依赖Hadoop的HA场景 #

• Flink on YARN模式下的HA：如果你的Flink集群是部署在Hadoop YARN上的，那必须依赖Hadoop生态——YARN作为资源调度器负责分配和管理Flink的JobManager、TaskManager资源，而HDFS通常用来存储Flink的HA元数据、检查点（Checkpoint）和保存点（Savepoint）数据，保障故障转移时的状态恢复。
• 业务层面的依赖：如果你的Flink作业需要读取HDFS上的数据源，或者将计算结果写入HDFS，那不管是否开启HA模式，都需要和Hadoop集成，但这属于业务需求，不是HA模式本身的强制要求。

二者的关联关系梳理 #

• 当采用Flink on YARN的HA方案时，Hadoop是Flink的底层支撑：YARN提供集群资源调度能力，HDFS提供分布式存储能力，共同保障Flink集群的高可用运行。
• 在Standalone HA模式下，Hadoop是可选的补充：你可以选择用HDFS作为HA元数据和状态数据的存储介质，也可以用其他兼容的分布式存储替代。
• Hadoop的HDFS是Flink常用的检查点/保存点存储介质，这能提升HA模式下状态恢复的可靠性，但并非唯一选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khumar