flink 的部署模式

主要的运行模式：
flink session模式：
指定 master，slave 节点
启动flink run job 程序。
特点：
1）集群一直存在，也就是 jobmanager，taskmanager一直存在
2） 属于提前规好资源
3） 不同job共享集群，隔离不充分，按需分配的能力一般。
4） 物理资源总是占用，不管集群是否有job。

flink on yarn 的模式：
用过spark的都知道，yarn属于资源管理器，对物理资源进行管理，分配，回收，隔离。
尽可能做到资源的优化配置，提高利用率。

flink on yarn 模式 分为session 和 cluster模式。

session模式，和flink standalone的session模式差不多，需要提前设定资源，并且启动集群。
后面所有提交的job 都是共享这一个集群，隔离能力一般，共享资源，job之间可能会相互影响
适合job 较小的任务。

perjob cluster模式。
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；适合规模大长时间运行的作业。
隔离能力强，资源共享可能不如session。但是集群使用时才占用物理资源，使用后销毁，利用率高。