Flink启动流程和配置
问题导读1.FlinkOnYarn启动包含哪些流程？
2.运行模式有哪两种？
3.应用启动参数有哪些？
FlinkOnYarn启动流程
Flink通过YARN_CONF_DIR或HADOOP_CONF_DIR或HADOOP_HOME（$HADOOP_HOME/etc/conf）获取yarn的配置，创建与yarn的连接．分离模式下(生产模式)，Flink与Yarn建立通信后，其后的交互过程如下图所示：
启动过程基本与SparkContext启动一致：
request resource From RM =>upload
jars and conf to HDFS => start
ApplicationMaster in Container =>start
JobManager (Driver) in Container =>start
TaskManager(Executor) in Contaier =>
distribute jars and conf to TaskManager => run Main
运行模式
Flink有两种运行模式：
分离模式：DetachedMode，类比Spark的Cluster模式．应用被提交到Yarn后，应用整体运行在集群内，与本地提交的机器分离（不再与本地通信）．生产环境采用．
客户端模式：CliengMode，类比SparkClient模式，应用被提交到Yarn后，JobManager在本地，TaskManager在集群，JobManager与TaskManager保持通信并打印日志，本地终止JobManager后，应用即被终止．该模式通常用于测试．
提交方式
Flink任务的提交方式也有两种：
即使没有任务，FinkSession也始终占有配置的资源．
可以向Session提交多个任务，他们共享Session内的资源，因此不可避免的引起资源竞争，彼此影响，所以该模式不适合生产环境使用，适合进行功能测试．
Session内部任务的状态不影响Session本身的状态，Flink会维护Session的高可用，当Session故障时会重启Session，同时根据StateBacked中重启Session内部的任务．
用SingleApp模式测试是比较麻烦的，因为相比较Spark，FlinkApp的启动和资源准备时间更长.
SingleAppMode：
直接启动一个独立应用运行任务，任务独占整个应用的资源．
如果App失败，Flink会重启应用（实际上是由Yarn重启），然后根据StateBackend存储的状态数据重启应用运行的任务．
如果任务最终失败（恢复机制没能恢复任务）则应用也失败，释放应用占用的资源．这种模式更适合生产环境．
应用启动参数
这里只说明SingleApp On Yarn 的参数，即${FLINK_HOME}/bin/flink run的参数．
应用依赖配置
https://zhuanlan.zhihu.com/p/93374622
https://ci.apache.org/projects/f ... g_classloading.html
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