Flink 部署模式 (会话模式，单作业模式，应用模式)

Flink 为各种场景提供了不同的部署模式，主要有以下三种：
        ⚫ 会话模式（Session Mode）
        ⚫ 单作业模式（Per-Job Mode）
        ⚫ 应用模式（Application Mode）
它们的区别主要在于：集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的 main 方法到底在哪里执行——客户端（Client）还是 JobManager。

会话模式（Session Mode）

        会话模式其实最符合常规思维。我们需要先启动一个集群，保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业，如图所示。集群启动时所有资源就都已经确定，所以所有提交的作业会竞争集群中的资源。

        这样的好处很明显，我们只需要一个集群，就像一个大箱子，所有的作业提交之后都塞进去；集群的生命周期是超越于作业之上的，铁打的营盘流水的兵，作业结束了就释放资源，集群依然正常运行。当然缺点也是显而易见的：因为资源是共享的，所以资源不够了，提交新的作业就会失败。另外，同一个 TaskManager 上可能运行了很多作业，如果其中一个发生故障导致 TaskManager 宕机，那么所有作业都会受到影响。

        会话模式比较适合于单个规模小、执行时间短的大量作业。

单作业模式（Per-Job Mode）

        会话模式因为资源共享会导致很多问题，所以为了更好地隔离资源，我们可以考虑为每个 提交作业启动一个集群，这就是所谓的单作业（Per-Job）模式，如图所示。

        单作业模式也很好理解，就是严格的一对一，集群只为这个作业而生。同样由客户端运行 应用程序，然后启动集群，作业被提交给 JobManager，进而分发给 TaskManager 执行。作业 作业完成后，集群就会关闭，所有资源也会释放。这样一来，每个作业都有它自己的 JobManager 管理，占用独享的资源，即使发生故障，它的 TaskManager 宕机也不会影响其他作业。

        这些特性使得单作业模式在生产环境运行更加稳定，所以是实际应用的首选模式。

        需要注意的是，Flink 本身无法直接这样运行，所以单作业模式一般需要借助一些资源管 理框架来启动集群，比如 YARN、Kubernetes。

应用模式（Application Mode）

        前面提到的两种模式下，应用代码都是在客户端上执行，然后由客户端提交给 JobManager 的。但是这种方式客户端需要占用大量网络带宽，去下载依赖和把二进制数据发送给 JobManager；加上很多情况下我们提交作业用的是同一个客户端，就会加重客户端所在节点的 资源消耗。

        所以解决办法就是，我们不要客户端了，直接把应用提交到 JobManger 上运行。而这也就 代表着，我们需要为每一个提交的应用单独启动一个 JobManager，也就是创建一个集群。这 个 JobManager 只为执行这一个应用而存在，执行结束之后 JobManager 也就关闭了，这就是所 谓的应用模式，如图所示。

        应用模式与单作业模式，都是提交作业之后才创建集群；单作业模式是通过客户端来提交 的，客户端解析出的每一个作业对应一个集群；而应用模式下，是直接由 JobManager 执行应 用程序的，并且即使应用包含了多个作业，也只创建一个集群。 

        总结一下，在会话模式下，集群的生命周期独立于集群上运行的任何作业的生命周期，并 且提交的所有作业共享资源。而单作业模式为每个提交的作业创建一个集群，带来了更好的资 源隔离，这时集群的生命周期与作业的生命周期绑定。最后，应用模式为每个应用程序创建一 个会话集群，在 JobManager 上直接调用应用程序的 main()方法。 

        我们所讲到的部署模式，相对是比较抽象的概念。实际应用时，一般需要和资源管理平台 结合起来，选择特定的模式来分配资源、部署应用。