一. Standalone模式

1.1 Standalone模式概述

1. Flink 中每一个 TaskManager 都是一个JVM进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个 subtask
2. 为了控制一个 TaskManager 能接收多少个 task， TaskManager 通过 task slot 来进行控制（一个 TaskManager 至少有一个 slot）
3. 每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot，那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot(注：这里不会涉及CPU的隔离，slot仅仅用来隔离task的受管理内存)
4. 可以通过调整task slot的数量去自定义subtask之间的隔离方式。如一个TaskManager一个slot时，那么每个task group运行在独立的JVM中。而当一个TaskManager多个slot时，多个subtask可以共同享有一个JVM,而在同一个JVM进程中的task将共享TCP连接和心跳消息，也可能共享数据集和数据结构，从而减少每个task的负载。

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1. 默认情况下，Flink 允许子任务共享 slot，即使它们是不同任务的子任务（前提是它们来自同一个job）。 这样的结果是，一个 slot 可以保存作业的整个管道。

2. Task Slot 是静态的概念，是指 TaskManager 具有的并发执行能力，可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置；而并行度parallelism是动态概念，即TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置。
   举例：如果总共有3个TaskManager,每一个TaskManager中分配了3个TaskSlot,也就是每个TaskManager可以接收3个task,这样我们总共可以接收9个TaskSot。但是如果我们设置parallelism.default=1，那么当程序运行时9个TaskSlot将只有1个运行，8个都会处于空闲状态，所以要学会合理设置并行度！具体图解如下：

   
   
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conf/flink-conf.yaml配置文件中

taskmanager.numberOfTaskSlots
parallelism.default

默认值

# The number of task slots that each TaskManager offers. Each slot runs one parallel pipeline.

taskmanager.numberOfTaskSlots: 1

# The parallelism used for programs that did not specify and other parallelism.

parallelism.default: 1

注：Flink存储State用的是堆外内存，所以web UI里JVM Heap Size和Flink Managed MEM是两个分开的值。

1.2 standalone模式任务提交

1.2.1 Web UI提交Job

启动Flink后，可以在Web UI的Submit New Job提交jar包，然后指定Job参数。

1. Entry Class
   程序的入口，指定入口类（类的全限制名）

2. Program Arguments
   程序启动参数，例如--host localhost --port 7777

3. Parallelism
   设置Job并行度。
   Ps：并行度优先级（从上到下优先级递减）
   1)代码中算子setParallelism()
   2)ExecutionEnvironment env.setMaxParallelism()
   3)设置的Job并行度
   4)集群conf配置文件中的parallelism.default
   ps：socket等特殊的IO操作，本身不能并行处理，并行度只能是1

4. Savepoint Path
   savepoint是通过checkpoint机制为streaming job创建的一致性快照，比如数据源offset，状态等。
   (savepoint可以理解为手动备份，而checkpoint为自动备份)
   ps：提交job要注意分配的slot总数是否足够使用，如果slot总数不够，那么job执行失败。（资源不够调度）

1.2.2 命令行提交job

1. 查看已提交的所有job
   如果有运行的job，此处可以查看到具体的job id

D:\flink\flink-1.9.0\bin>flink list
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.flink.client.cli.CliFrontend).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.
Waiting for response...
No running jobs.
No scheduled jobs.

2. 提交job
   -c指定入口类
   -p指定job的并行度

bin/flink run -c <入口类> -p <并行度> <jar包路径> <启动参数>

举例:

$ bin/flink run -c wc.StreamWordCount -p 3 /tmp/Flink_Tutorial-1.0-SNAPSHOT.jar --host localhost --port 7777
Job has been submitted with JobID 33a5d1f00688a362837830f0b85fd75e

3. 取消job
   bin/flink cancel <Job的ID>

$ bin/flink cancel 30d9dda946a170484d55e41358973942
Cancelling job 30d9dda946a170484d55e41358973942.
Cancelled job 30d9dda946a170484d55e41358973942.

注：Total Task Slots只要不小于Job中Parallelism最大值即可。
eg：这里我配置文件设置taskmanager.numberOfTaskSlots: 4，实际Job运行时总Tasks显示9，但是里面具体4个任务步骤分别需求（1，3，3，2）数量的Tasks，4>3，满足最大的Parallelism即可运行成功。

二.yarn模式

以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有 Hadoop 支持的版本，Hadoop 环境需要保证版本在 2.2 以上，并且集群中安装有 HDFS 服务。

2.1 Flink on yarn

Flink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式。

2.1.1 Session-Cluster模式

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，释放了资源，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。

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在 yarn 中初始化一个 flink 集群，开辟指定的资源，以后提交任务都向这里提交。这个 flink 集群会常驻在 yarn 集群中，除非手工停止。

2.1.2 Per-Job-Cluster模式

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；适合规模大长时间运行的作业。

每次提交都会创建一个新的 flink 集群，任务之间互相独立，互不影响，方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。

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2.2 Session Cluster

1. 启动hadoop集群（略）

2. 启动yarn-session
   ./yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm 1024 -nm test -d
   其中：
   1)-n(--container)：TaskManager的数量。
   2)-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。
   3)-jm：JobManager的内存（单位MB)。
   4)-tm：每个taskmanager的内存（单位MB)。
   5)-nm：yarn 的appName(现在yarn的ui上的名字)。
   6)-d：后台执行。

3. 执行任务
   ./flink run -c com.atguigu.wc.StreamWordCount FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --host lcoalhost –port 7777

4. 去 yarn 控制台查看任务状态

   
   
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5. 取消 yarn-session
   yarn application --kill application_1577588252906_0001

2.3 Per-Job-Cluster

1. 启动hadoop集群（略）
2. 不启动yarn-session，直接执行job

/flink run –m yarn-cluster -c com.atguigu.wc.StreamWordCount FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --host lcoalhost –port 7777

三. Kubernetes部署

容器化部署时目前业界很流行的一项技术，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Kubernetes（k8s），而Flink也在最近的版本中支持了k8s部署模式。

1. 搭建Kubernetes集群（略）
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。每个镜像服务都可以从中央镜像仓库中获取。
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

4. 访问Flink UI页面
   集群启动后，就可以通过JobManagerServicers中配置的WebUI端口，用浏览器输入以下url来访问Flink UI页面了：

http://{JobManagerHost:Port}/api/v1/namespaces/default/services/flink-jobmanager:ui/proxy

参考:

1. https://ashiamd.github.io/docsify-notes/#/study/BigData/Flink/%E5%B0%9A%E7%A1%85%E8%B0%B7Flink%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E5%AE%9E%E6%88%98-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0?id=_3-flink%e9%83%a8%e7%bd%b2