Apache Flink 任务提交模式
Flink 任务提交模式
- Flink可以基于多种模式部署：基于Standalone 部署模式，基于Yarn部署模式，基于Kubernetes部署模式
- 以上不同集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源，各角色交互过程，不同模式申请资源涉及到的角色大体相同，只是不同Flink集群部署模式支持的任务提交模式不同，对应流程略有不同，有如下三种
- 会话模式 - Session Mode
- 单作业模式 - Per-Job Mode（过时）
- 应用模式 - Application Mode
- 以上三种任务提交模式主要区别在于Flink集群生命周期不同，资源分配方式不同，以及Flink应用程序的main 方法执行位置（Client客户端/JobManager）不同，
会话模式（Session Mode）
- Session模式下我们首先会启动一个集群，保持一个会话，这个会话中通过客户端提交作业，集群启动时所有资源都已经确认，所以所有提交任务会竞争集群中的资源。
- 这种模式适合单个作业规模小，执行时间短的大量作业。
- 优势：只需要一个集群，所有作业提交后运行在一个集群，所有任务共享集群资源，每个任务执行完成后就释放资源。
- 缺点：因为集群资源是共享的，所以资源不够了，提交新的作业就会失败，如果一个作业发生故障导致Taskmanager宕机，那么所有作业都会受到影响。
单作业模式（Per-Job Mode）
- 为更好隔离资源而生，Per-Job 模式是每提交一个作业启动一个集群，集群只为这个作业而生，这种模式下客户端运行应用程序，然后启动集群，作业被提交给JobManager，然后分发给TaskManager执行，作业执行完之后集群关闭，所有资源释放
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优势：每个作业都有自己的JobManager管理独享当下左右集群资源，就算作业发生故障，对应TaskManager宕机也不影响其他作业，如果一个Application 有多个Job组成，那么每个Job都有自己独立的集群
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缺点：每个作业都在客户端享集群JobManager提交，如果一个时间点大量提交Flink作业会造成客户端占有大量网络带宽，会加重客户端所在节点的资源消耗。
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注意：Per-Job模式在Flink 1.15中已经弃用，后续版本会剔除，目前只有yarn支持。被Application 模式替代
应用模式（Application Mod）
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Session 模式 和 Pre-Job模式都是客户端将作业提交给JobManager，这种方式需要占用大量网络带宽下载以来关系，并且将二进制包发送给JobManager。在业务中经常需要提交多个Flink作业并且是在同一个客户端节点提交，这样就更加加剧了客户端所在节点的资源消耗，为了降低客户端这种资源消耗，我们可以使用Application Mode
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Application 模式与Per-job类似，只是不需要客户端，每个Application提交之后都启动一个JobManager，也就是创建一个集群，这个JobManager只为执行这一个Flink Application而存在，Application中的多个Job都会共用该集群， Application执行结束之后JobManager也就关闭了。这种模式下一个Application会动态创建自己的专属集群（JobManager），所有任务共享该集群，不同Application之间是完全隔离的，在生产环境中建议使用Application模式提交任务。
- 以上三种Flink 任务部署方式生产环境优先用Application 模式，三者区别如下：
- Session模式现有Flink集群后在提交任务，任务在客户端提交运行，提交的多个作业共享Flink集群
- Per-Job 模式和Application模式都是提交Flink任务后创建集群
- Per-Job模式通过客户端提交Flink任务，每个Flink任务对应一个Flink集群，每个任务都有很好的资源隔离性
- Application模式是在JobManager 上执行main方法，为每一个Flink的Application创建一个Flink集群，如果Application油多个任务，这些Flink任务共享一个集群。
原文地址：https://blog.csdn.net/liaojiamin0102/article/details/140594399
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