flink任务部署的方式

 运行底座

flink 不能独立运行（测试环境除外），需要借助flink运行底座，flink底座的运行模式有三种

• standalone运行底座

一般是测试使用

• k8s运行底座

逐渐开始流行，见另外一篇文章。

Flink on Kubernetes (flink-operator) 部署Flink_flink kubernetes operator 部署-优快云博客

• yarn运行底座

flink on yarn，是现在较多使用的方式。本质上就是去yarn集群上申请容器，来运行flink的 jobmanager＋taskmanager 集群

flink的job，是flink集群内部的概念，它对yarn是不可见的

有了运行模式后，flink就可以在运行底座上进行任务提交了，又有三种提交模式

下方介绍的提交方式是基于yarn的运行底座的

提交方式（基于yarn的）

yarn-session(会话模式)

基于yarn上的session模式，进行提交flinkjob的方式，相当于yarn上的运行的standalone session

优点：相较于standalone模式，比本地好的一点在于 需要多少taskmanager和slot就申请多少,而不是定额,而且新版本yarn-session，job cancel之后会回收taskmanager资源，但是jobmanager会一直在。

缺点：程序隔离度不够：所有个flink-job公用同一个集群环境，会相互占用slot，而且如果一个flink-job出现异常导致集群环境崩溃，正常的flink-job也会崩溃

适合场景：适合规模小执行时间短的作业

首先开辟资源启动 session 模式集群

# 老版本：
bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -tm 1024
# -n --> 指定需要启动多少个 Taskmanager
​
# 新版本：
bin/yarn-session.sh -jm 1024 -tm 1024 -s 2 -m yarn-cluster -ynm hello -qu default
​
# -jm --> jobmanager memory
# -tm --> taskmanager memory
# -m yarn-cluster --> 集群模式（yarn 集群模式）
# -s --> 规定每个 taskmanager 上的 taskSlot 数（槽位数）
# -nm --> 自定义 appliction 名称
# -qu --> 指定要提交到的 yarn 队列

向已运行的 session 模式集群提交 job

# 通过命令提交 job 到已运行的 yarn-session 集群
bin/flink run -d -yid application_1550579027777_65420 -p 4 -c
cn.flink.java.demos.test /root/flink.jar
# 通过已运行 yarn-session 集群的 webui 上提交 job

flink stop -m yarn-cluster -yid application_1550579027777_65420 c8ee546129e8480809ee62a4ce7dd91d

yarn-per-job(单任务模式，新版被废弃掉了)

一个任务会对应一个 Job，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向 yarn 申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。独享 Dispatcher 和ResourceManager，按需接受资源申请

main方法在client上运行 

优点：每个作业单独启动集群，隔离性好，JM 负载均衡，main 方法在客户端执行。
在 per-job 模式下，每个 Job 都有一个 JobManager，每个 TaskManager 只有单个 Job。

缺点：启动时间长，每次启动的时候现开辟yarn资源环境

适合场景：适合规模大长时间运行的作业

bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ynm test -yqu default -ys 2 -ytm 1024 -p 4 -c cn.test.test1 /root/test.jar

flink stop -m yarn-cluster -yid application_1550579027777_65420 c8ee546129e8480809ee62a4ce7dd91d

yar-application(应用模式)

main方法在yarn集群上运行 

其余相比per-job类似

bin/flink run-application -t yarn-application \
-yjm 1024 -ynm sea -yqu default -ys 2 \
-ytm 1024 -p 4 \
-c cn.doitedu.flink.java.demos._27_KafkaSinkYarn /root/flink_course-1.0.jar

flink stop -m yarn-cluster -yid application_1550579027777_65420 c8ee546129e8480809ee62a4ce7dd91d