Yarn部署
Sesssion-cluster
Session-Cluster模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向yarn申请一块空间后，资源永远保持不变。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后，释放资源，下个作业才会正常提交所有作业共享Dispatcher和ResourceManager；共享资源；适合规模小、执行时间短的作业。
在yarn中初始化一个flink集群，开辟指定资源，以后提交任务都想这里提交，这个flink集群会常驻在yarn集群中，除非手动停止。
步骤
1.启动hadoop集群
2.启动yarn-session
./yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm 1024 -nm test -d
-n(--container):TaskManager的数量
-s(--slots):每个TaskManager的slot数量，默认一个slot一个core，默认每个taskmanager的slot的个数为1，有时可以多一些taskmanager，做冗余。
-jm:jobmanager的内存（MB）
-nm:每个taskmanager的内存（MB）
-d:后台执行
3.执行任务
./flink run -c 全路径类名 jar包名称 --host xxx -port xxx
4.取消yarn-session
yarn application --kill yarn应用的ID号
Per-Job-Cluster
一个Job会对应一个集群，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独想yarn申请资源，知道作业执行完成。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，按需接收资源申请；适合规模大,长时间运行的作业。
每次提交都会床架你哥新的flink集群，任务之间相互独立，互不影响，方便管理，任务完成后创建的集群也会消失。
步骤
1.启动hadoop集群
2.不启动yarn-session，直接执行job
./flink run -m yarn-cluster -c 全路径类名 jar包名称 --host xxx -port xxx
K8s
基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维，容器管理工具中最为流行的就是K8s。
步骤
1.搭建k8s集群
2.配置各组件的yaml文件
在k8s上构建Flink Session Cluster，需要将Flink集群的组件对应的docker镜像分别在k8s上启动，包括jobmanager,taskmanager,jobmanagerService三个镜像服务。
3.启动Flink Session Cluster
//启动jobmanager-service服务
kubectl create -f jobmanager-service.yaml
//启动jobmanager-deployment服务
kubectl create -f jobmanager-deployment.yaml
//启动taskmanager-deployment服务
kubectl create -f taskmanager-deployment.yaml