本篇文章为大家展示了flink中怎么部署集群，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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MiniCluster 这种模式我们一般是在用IDE调试程序的时候用到,当我们在本地用IDE开发程序的时候，执行main方法，flink会在本地启动一个包含jobmanager和taskmanager的进程的minicluster，程序运行完成之后，这个cluster进程退出。
Standalone 这种模式就是直接在物理机上启动flink集群。我们可以通过
这时我们通过jps命令查看一下启动的进程
76085 StandaloneSessionClusterEntrypoint我们看到这时候启动了两个taskmanager
这种部署模式对flink集群的资源管理是flink自己维护的，在生产环境下用的不多，所以我们也不做过多描述.
yarn yarn session 部署在yarn集群上的flink集群都是把资源的管理交给了yarn来管理。 yarn session的部署模式就是先预先在yarn集群上启动一个flink集群，我们可以把我们写好的flink任务直接提到这个集群上。 启动集群的命令如下：
这个命令有很多的参数，可以在后面加 -h 看下，我这里着重介绍一下 -d参数。
如果没指定-d，这种情况集群会和客户端一直保持着连接，客户端退出之后，集群也会退出。
提交任务
此外我们还可以通过web ui最后一项来提交任务
这种session模式一般适用于批任务，也就是执行一段时间以后可以终止的任务，因为对于这种短时间执行的任务，可以避免在申请资源方面浪费过多时间。
集群启动之后，是没有给flink集群分配资源的，当提交任务之后，yarn集群会根据请求再给任务分配资源，任务执行完成之后，系统隔一段时间会释放相应的资源.(这个时间是可配置的，为了防止马上有任务又来了，重新申请资源)
yarn per job 我们上面讲了session模式部署集群,这种模式可以在一个集群里跑很多的任务，这些任务共享了flink集群的资源，隔离性做的不是很好，所以flink还提供了另外一种执行模式：yarn per job模式。
这种模式会在yarn上为每个flink任务都建立一个单独的集群，优势就是每个任务单独的进行资源管理，和其他任务资源隔离。这种模式适用于对启动时间不太敏感，需要长时间运行的流任务。
提交成功之后，我们会在yarn的管理页面看到一个类似的任务
这个启动命令也有很多的参数，我就不一一讲解了，我用大白话讲讲我认为最核心的几个参数。
-ys 每个taskmanager有几个slot,我们可以简单的理解为flink会把taskmanager的内存分成几份，在某些条件下，程序可以共用slot，提高效率，至于slot的概念，我们后续再讲，今天就不多说了。用并行度除以这个值，然后就会得到flink会启动几个taskmanager
，所以为了避免有多余的slot，我们最好设置并行度除以这个ys值能整除。 -c 程序的入口类，我们可以在程序打包的时候指定入口类，如果没有指定或者程序中有很多类，我们就需要通过这个-c参数来指定入口类了。 停止命令
第二，通过命令行来停止：
${FLINK_HOME}/bin/flink stop -m yarn-cluster -yid application_1592386606716_0005 c8ee546129e8480809ee62a4ce7dd91d这个时候需要指定yarn applicationId和flink job id
https://blog.csdn.net/zhangjun5965/article/details/106820591
如果我们做了一个实时平台这样的系统，就不能手工通过命令行来停止了，可以调用相应的api来停止任务.
启动流程
application模式 这种模式是在flink 1.11 版本中提供的，flink的yarn per job模式启动的时候会把本地的flink的jar和用户的jar都上传到hdfs，这个过程非常的消耗网络的带宽，如果同时有多个人提交任务的话，那么对网络的影响就更大，此外，每次提交任务的时候flink的jar包是一样的，也不用每次都拷来拷去的，所以flink提供了一种新的application模式，可以把flink的jar和用户的jar都预先放到hdfs上，这样就能省去yarn per job模式提交任务的jar包拷贝工作，节省了带宽，加快了提交任务的速度.
具体的命令如下：
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